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基于BERT的NER：利用Google BERT模型进行命名实体识别（以CoNLL-2003数据集为例）

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简介：
本研究采用Google BERT模型开展命名实体识别任务，通过分析CoNLL-2003数据集，展示了预训练语言模型在自然语言处理中的强大效果。 为了获得更好的性能，您可以尝试使用NLPGNN。BERT-NER版本2 使用Google的BERT进行命名实体识别（基于CoNLL-2003数据集）。原始版本包含一些硬编码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。在此更新版本中，有一些新的想法和技巧（关于数据预处理和层设计）可以帮助您快速实现微调模型（只需尝试修改crf_layer或softmax_layer即可）。资料夹说明：BERT-NER|____ bert

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  • 基于BERT的NER：利用Google BERT模型进行命名实体识别（以CoNLL-2003数据集为例）
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    本研究采用Google BERT模型开展命名实体识别任务，通过分析CoNLL-2003数据集，展示了预训练语言模型在自然语言处理中的强大效果。 为了获得更好的性能，您可以尝试使用NLPGNN。BERT-NER版本2 使用Google的BERT进行命名实体识别（基于CoNLL-2003数据集）。原始版本包含一些硬编码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。在此更新版本中，有一些新的想法和技巧（关于数据预处理和层设计）可以帮助您快速实现微调模型（只需尝试修改crf_layer或softmax_layer即可）。资料夹说明：BERT-NER|____ bert
     
  • 利用Google BERT进行命名实体识别（以CoNLL-2003数据集为例）- Python实现
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    本项目采用Python和Google BERT模型，在CoNLL-2003数据集上实施命名实体识别，展示BERT在自然语言处理任务中的强大性能。 为了在CoNLL-2003数据集上获得更好的命名实体识别性能，可以尝试使用fennlp工具包中的BERT-NER版本2。这个新版本基于Google的BERT模型，并且对原始版本进行了一些改进，包括优化的数据预处理和图层设计等技巧，使快速实现微调模型变得更为便捷。相较于旧版（详情参见old_version），新版去除了部分硬编码内容并添加了必要的注释以提高代码可读性。
     
  • 基于BERT的中文命名实体识别（BERT-CH-NER）
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    简介：本项目采用BERT模型进行优化，专注于提升中文文本中的人名、地名和机构团体名称等实体的自动识别精度，旨在提供高效准确的中文NER服务。 基于BERT的中文数据集下的命名实体识别（NER）是通过修改tensorflow官方代码实现的，在Tensorflow 1.13 和Python 3.6环境下运行良好，但在TensorFlow2.0中会出现错误。在搜狐举办的文本比赛中，我使用了基准模型来进行实体识别，该模型采用了BERT以及结合了BERT、LSTM和CRF的方法。仅用BERT的结果如下所示（具体评估方案请参考比赛说明）。这里只进行了实体部分的测试，并将所有情感标注为POS进行嘲笑效果的验证。采用BERT + LSTM + CRF方法得到结果如下：训练、验证及测试阶段的相关环境变量设置示例如下，export BERT_BASE_DIR=/opt/hanyaopeng/souhu/data/chinese_L-
     
  • 基于BERT的PyTorch命名实体识别（NER）源码
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    这段简介可以描述为：“基于BERT的PyTorch命名实体识别(NER)源码”是一个利用预训练语言模型BERT和深度学习框架PyTorch实现的高效准确的自然语言处理工具，专用于从文本中自动抽取实体信息。 伯特·纳尔使用Google的BERT进行CoNLL-2003命名实体识别任务。通过Python训练模型，并用C++进行推理。安装所需库需执行如下命令：`pip3 install -r requirements.txt`，随后运行脚本 `python run_ner.py --data_dir=data/ --bert_model=bert-base-cased --task_name=ner --output_dir=out_base --max_seq_length=128 --do_train --num_train_epochs 5 --do_eval --warmup_proportion=0.1`。训练完成后，BERT库在验证数据上的表现如下：PER类别的精确度为0.9677，召回率为0.9745。
     
  • 基于BERT的中文命名实体识别（NER）系统
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    本研究开发了一种基于BERT模型的高效中文命名实体识别(NER)系统，显著提升了对中文文本中人名、地名和组织机构等实体的准确识别能力。 伯特·中国人前言使用预训练语言模型BERT进行中文命名实体识别（NER）的尝试，并对BERT模型进行了微调。PS：请参考最新发布的代码以了解具体用法。 从下载bert源代码，存放在路径下的“bert”文件夹中；同时，请将模型放置在“checkpoint”文件夹下。使用BIO数据标注模式，并利用人民日报的经典数据进行训练： python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt --vocab_file=vocab.txt --output_d
     
  • 基于Bert+BiLSTM+CRF的实体命名识别数据集
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    本数据集采用BERT、BiLSTM和CRF模型结合的方法进行训练，旨在提高实体命名识别任务中的准确性和效率。 对于这篇文章的数据集，大家可以自行下载使用。
     
  • Python中利用预训练的BERT模型进行中文命名实体识别
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    本项目探讨了在Python环境下使用预训练的BERT模型执行高效准确的中文命名实体识别任务。通过微调技术优化模型以适应特定领域数据，从而提升NER系统的性能和应用范围。 使用预训练语言模型BERT进行中文命名实体识别（NER）。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本项目提供了一种基于BERT、BiLSTM和CRF技术结合的命名实体识别解决方案。利用预训练语言模型BERT提取文本特征，并通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步捕捉上下文信息，最后使用条件随机场(CRF)进行序列标注，有效提高了实体识别精度与效率。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别方法在自然语言处理领域得到了广泛应用。这种结合了预训练模型BERT、双向长短期记忆网络BiLSTM以及条件随机场CRF的技术框架，能够有效提升文本中命名实体（如人名、地名和组织机构名称等）的识别精度与效率。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本资源提供了一个结合了BERT、BiLSTM和CRF技术的先进命名实体识别模型。通过深度学习方法提高对文本中特定实体（如人名、地名等）的准确识别能力，适用于自然语言处理中的多种场景应用。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别.zip包含了结合了BERT、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）技术的模型，用于提高命名实体识别任务中的性能。该文件中详细介绍了如何利用这些先进的深度学习方法来改进自然语言处理领域内的特定问题解决能力。
     
  • 利用BERT-BiLSTM-CRF模型进行中文命名实体识别（含Python代码、文档及数据集）.zip
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    本资源提供基于BERT-BiLSTM-CRF架构的中文命名实体识别解决方案，包括详尽的Python实现代码、项目文档以及训练所需的数据集。 基于BERT-BiLSTM-CRF模型实现的中文命名实体识别项目是一个经过导师指导并认可通过的高分毕业设计作品，适用于计算机相关专业的毕设学生及需要实战练习的学习者，同样适合课程设计或期末大作业使用。该项目包含完整的Python源码和详细说明，并利用了CLUENER2020数据集进行训练与测试，所有代码均经过严格调试以确保其可运行性。