基于双向LSTM和CRF的中文命名实体识别工具-ITADN社区

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本工具运用双向长短期记忆网络结合条件随机场技术，精准实现对中文文本中人名、地名等关键信息的有效抽取与标注。双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具支持使用自有的语料进行训练，欢迎大家交流学习。需要注意的是，训练数据需要自行获取。

基于双向BiLSTM-CRF的命名实体识别

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本研究提出了一种基于双向BiLSTM-CRF模型的命名实体识别方法，有效提升了对长距离依赖和语境信息的理解能力，在多项公开数据集上取得了优异性能。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一个重要任务，旨在从文本中提取具有特定意义的命名实体，例如人名、地名以及组织机构名称等。双向BiLSTM-CRF是一种常用于命名实体识别的技术架构。它主要包括以下几个部分： 1. 双向长短期记忆网络（Bidirectional LSTM）：这是一种循环神经网络结构，同时包含前向和后向两个方向的隐藏状态，通过学习上下文信息来捕捉词汇的意义特征。 2. 条件随机场模型（Conditional Random Field, CRF）：CRF是一种概率图模型，用于解决序列标注问题。在命名实体识别任务中，CRF层可以根据上下文的信息优化标签序列的整体效果，从而提高模型的准确性。为了更准确地捕捉词汇的具体特征，通常会将字符级别的信息作为输入处理。通过学习字符级别的表示方法可以增强模型的表现力和理解能力。具体的操作流程如下： 1. 将文本切分成词组或单词，形成一个词语序列。 2. 对每个词语进行字符层面的表达转换，可利用卷积神经网络（CNN）或者长短期记忆网络等结构实现这一过程。 3. 把生成的字符级表示与词汇级别的嵌入向量结合在一起作为输入数据，并将其送入双向LSTM中。

LSTM+CRF、BiLSTM+CRF和LSTM CRF PyTorch命名实体识别代码

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本项目提供基于LSTM-CRF、BiLSTM-CRF模型的命名实体识别（NER）PyTorch实现，适合自然语言处理任务中的实体抽取。需要提供可以直接运行的使用pytorch实现的LSTM+CRF、BiLSTM+CRF以及LSTM CRF进行命名实体识别的代码和数据。

基于双向LSTM的命名实体识别(NER)

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本研究提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的命名实体识别模型，有效提升了NER任务中的实体边界与类型判定精度。使用双向LSTM进行命名实体识别（NER）可以提高模型对序列数据的理解能力，因为它同时考虑了上下文的信息。这种方法在处理自然语言任务中表现出了很好的效果。

基于双向LSTM-CNN的命名实体识别方法

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本研究提出了一种结合双向长短时记忆网络与卷积神经网络的新型命名实体识别方法，有效提升了模型对文本序列特征的学习能力。更好的命名实体识别使用双向LSTM-CNN的命名实体识别方法及其Keras实现。与原始论文相比，该实现的不同之处在于： - 不考虑词典的影响。 - 使用存储桶来加快训练速度。 - 用Nadam优化器替代了SGD。结果表明，在大约70个时期内，模型达到了90.9%的测试F1得分。对于给定的架构而言，本段落所取得的结果为91.14（带emb + caps的BILSTM-CNN）。数据集使用的是conll-2003。论文中描述了网络模型，并利用Keras构建该模型。运行脚本通过命令`python3 nn.py`执行。需求： 1) nltk 2) numpy 3) Keras==2.1.2

基于PyTorch和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别

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本研究利用PyTorch框架开发了一种基于BiLSTM-CRF模型的系统，专门针对中文文本进行高效的命名实体识别，提升了对复杂句子结构的理解能力。基于PyTorch+BiLSTM_CRF的中文命名实体识别文件结构说明： - checkpoints：模型保存的位置 - data：数据位置 - |-- cnews：数据集名称 - | |-- raw_data：原始数据存储位置 - | `-- final_data：标签、词汇表等信息存储位置 - logs：日志存储位置 - utils：辅助函数存放位置，包括解码、评价指标设置、随机种子设定和日志配置等功能文件列表： - config.py：配置文件 - dataset.py：数据转换为PyTorch的DataSet格式 - main.py：主运行程序 - main.sh：运行命令脚本 - models.py：模型定义 - process.py：预处理，包括数据处理并转换成DataSet格式运行命令示例： ``` python main.py --data_dir=data/cnews/final_data --log_dir=logs --output_dir=checkpoints --num_tags=33 --seed=123 --gpu_ids=0 --max_seq_len=128 ```

基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别

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本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，有效提升了NER任务中的精度与召回率。基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别（使用PyTorch实现）的基本环境为：Python 3.8、PyTorch 1.7.1 + cu110 和 pytorch-crf 0.7.2。

基于BERT、BiLSTM和CRF的中文景点命名实体识别

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本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的方法，专门针对中文景点文本进行命名实体识别，显著提升了实体识别的准确性和效率。为了应对旅游文本在特征表示过程中遇到的一词多义问题，并解决旅游游记中的景点实体识别难题，特别是针对景点别名的问题，研究提出了一种结合语言模型的中文景点实体识别方法。该方法首先利用BERT语言模型提取文本中字级别的向量矩阵作为初始特征；然后采用BiLSTM来捕捉上下文信息；最后通过CRF（条件随机场）模型优化序列标注结果，从而准确地识别出旅游游记中的景点命名实体。实验结果显示，相较于现有研究的方法，该提出的模型在实际应用测试中表现出显著的性能提升，在准确率和召回率方面分别提高了8.33%和1.71%。

基于BERT、BiLSTM和CRF的中文命名实体识别方法

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本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，利用预训练语言模型提升特征表示能力，并通过序列标注技术实现高精度实体识别。 1. 目录结构 - data：训练数据集 - models：构建的模型 - result：存放结果文件 - ckpt：存放模型文件夹 - log：日志记录 - conlleval.py：计算模型性能脚本 - data_helper: 数据处理工具 - run.py: 程序执行入口 - train_val_test.py: 训练、验证和测试功能 - utils.py: 包含一些常用的功能函数 3. 运行说明下载bert至项目路径，创建bert_model文件夹，并将预训练好的bert模型解压到该目录下。运行命令如下： ``` python3 run.py --mode xxx ``` 其中xxx为traintestdemo，默认值为demo。

基于PyTorch的BERT-BiLSTM-CRF中文命名实体识别

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本研究利用PyTorch框架开发了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的系统，专门针对中文文本进行高效的命名实体识别，提升了实体边界检测与分类精度。依赖：python==3.6（可选）、pytorch==1.6.0（可选）、pytorch-crf==0.7.2、transformers==4.5.0、numpy==1.22.4、packaging==21.3 温馨提示：新增了转换为onnx并进行推理的功能，具体内容在convert_onnx下，使用命令python convert_onnx.py执行。仅支持对单条数据的推理。在CPU环境下，原本的推理时间为0.714256477355957秒，转换后为0.4593505859375秒。需要安装onnxruntime和onnx库。注意：原本的pytorch-crf不能转换为onnx，在这里使用了替代方案。目前只测试了bert_crf模型，其他模型可根据需求自行调整。问题汇总： ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. 解决方法：pip install numpy==1.22.4 packaging.ver

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基于双向LSTM和CRF的中文命名实体识别工具

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