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基于ALBERT-BiLSTM-CRF的中文NER模型

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简介：
本研究提出了一种基于ALBERT-BiLSTM-CRF架构的高效中文命名实体识别（NER）模型，结合了先进的预训练语言模型与序列标注技术，显著提升了实体识别准确率。 基于ALBERT-BiLSTM-CRF的中文命名实体识别 目录结构： - data：训练数据集 - models：构造的模型文件夹 - result：存放结果文件夹 - ckpt：存放模型文件夹 - log：日志文件夹 - conlleval.py：计算模型性能脚本 - data_helper.py：数据处理脚本 - run.py：执行程序脚本 - train_val_test.py：训练、验证和测试脚本 - utils.py：包含一些功能的工具脚本

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  • 基于ALBERT-BiLSTM-CRF的中文NER模型
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    本研究提出了一种基于ALBERT-BiLSTM-CRF架构的高效中文命名实体识别（NER）模型，结合了先进的预训练语言模型与序列标注技术，显著提升了实体识别准确率。 基于ALBERT-BiLSTM-CRF的中文命名实体识别 目录结构： - data：训练数据集 - models：构造的模型文件夹 - result：存放结果文件夹 - ckpt：存放模型文件夹 - log：日志文件夹 - conlleval.py：计算模型性能脚本 - data_helper.py：数据处理脚本 - run.py：执行程序脚本 - train_val_test.py：训练、验证和测试脚本 - utils.py：包含一些功能的工具脚本
     
  • 基于轻量级ALBERT模型的Albert+BiLSTM+CRF实现
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    本项目采用轻量级ALBERT模型结合BiLSTM和CRF技术，致力于提升中文自然语言处理任务中的序列标注性能，适用于命名实体识别等应用场景。 在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（NER）是一项基础且重要的任务，它涉及到从文本中抽取出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。本项目以轻量级的ALBERT模型为基础，并结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF），构建了一个高效且精准的NER系统。 ALBERT是BERT的一个优化版本，通过引入因子分解和句子顺序预测技术，显著减少了参数数量并降低了计算复杂度。这使得它在资源有限的情况下也能快速运行，并适合于实时和大规模NLP任务。 BiLSTM是一种结合了前向LSTM和后向LSTM的序列模型，能够捕捉到词语之间的上下文信息，在NER中可以更好地理解实体边界及类型。 CRF则通过考虑整个序列的标注概率来提高连贯性和准确性。相比其他不考虑上下文依赖的方法如最大熵模型，它在处理模糊边界的实体时更具优势。 项目中的`train.py`脚本用于训练包含ALBERT、BiLSTM和CRF的模型，并利用PyTorch库进行优化。完成后的权重会被保存以供后续使用。 通过`predict.py`可以对单个句子进行实体识别，输入文本后输出所有被识别出的实体及其类别信息。 此外，项目还部署了一个基于Web服务的应用，在运行`run.py`脚本之后用户可以通过HTTP请求提交待处理的文本，并获得模型返回的结果。这种方式使得该系统能够集成到各种应用中如聊天机器人、信息提取等场景下使用。 综上所述，此项目展示了如何结合ALBERT高效性和BiLSTM及CRF序列标注能力构建实用NER系统的方法。通过简单调用Python脚本即可完成训练、预测和部署流程，为研究者与开发者提供了一个很好的学习资源。
     
  • 基于Keras的BiLSTM-CNN-CRF模型在文本标注NER中的应用
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    本研究采用基于Keras框架的BiLSTM-CNN-CRF模型，针对自然语言处理任务中的命名实体识别（NER）进行优化与实现，显著提升了文本标注精度。 直接看代码吧： ```python import keras from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf from keras.callbacks import ModelCheckpoint, Callback # from keras.backend import K # 原文中注释掉了这部分，保持不变。 from keras.layers import * from keras.models import Model from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad ```
     
  • 基于Keras的BiLSTM-CNN-CRF模型在文本标注NER中的应用
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    本研究提出了一种结合BiLSTM、CNN和CRF技术的深度学习框架，利用Keras平台优化了命名实体识别（NER）任务，显著提升了文本标注精度。 本段落主要介绍了使用Keras实现BiLSTM+CNN+CRF进行文字标记NER的方法，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。
     
  • Zh-NER-TF：基于BiLSTM-CRF的简易中文命名实体识别模型（TensorFlow）
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    简介：Zh-NER-TF是一款采用BiLSTM-CRF架构实现的简便中文命名实体识别工具包，专为TensorFlow框架设计。该模型能够有效捕捉文本特征，适用于各种NER任务。 用于中文命名实体识别的简单BiLSTM-CRF模型包含构建基于字符的序列标签模型的代码，该模型旨在识别三种类型的命名实体：PERSON、LOCATION 和 ORGANIZATION。此代码可在 Python 3 和 TensorFlow 1.2 上运行。 该模型类似于论文 [1] 和 [2] 中提供的结构。对于一个中文句子来说，每个字符都有或将会有一个标记属于集合 {O, B-PER, I-PER, B-LOC, I-LOC, B-ORG, I-ORG}。第一层是查找层，旨在将每个字符表示转换为模型所需的格式。
     
  • BILSTM与CRF在NER中的应用
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    本文探讨了双向长短时记忆网络（BiLSTM）结合条件随机场（CRF）模型在命名实体识别（NER）任务上的应用效果，通过实验验证了该组合方法的有效性。 BILSTM结合CRF用于命名实体识别（NER）的方法。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的NER实战详解
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    本文详细解析了如何运用BERT、BiLSTM和CRF模型进行命名实体识别(NER)的技术实践，适合自然语言处理技术爱好者学习参考。 BERT+BiLSTM+CRF在命名实体识别（NER）中的简单实战演示。
     
  • albert-chinese-ner：基于预训练模型ALBERT的中文命名实体识别源码
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    albert-chinese-ner项目采用Google的开源预训练模型ALBERT进行微调，专注于提升中文文本中的命名实体识别精度。此代码库为研究者和开发者提供了一个强大的工具，以促进自然语言处理任务的发展。 阿尔伯特·中国人前言这次的albert在某种程度上可能会与bert产生本质上的重叠，恰逢中文预训练模型发布，因此继续使用之前的数据进行NER方面的fine-tune。这里使用的是base版本，并将模型文件夹命名为albert_base_zh，然后加入项目中运行python albert_ner.py --task_name ner --do_train true --do_eval true --data_dir data --vocab_file ./albert_config/vocab.txt --bert_config_fi。
     
  • BERT-BiLSTM-CRF-NER代码包.zip
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    本代码包提供了一个基于BERT-BiLSTM-CRF架构的命名实体识别模型。包含预训练模型和源码，适用于中文NER任务。 BERT是一个预训练的语言模型，在多个任务上都取得了优异的成绩。本次实验的任务是序列标注问题，即基于BERT预训练模型在中文命名实体识别（NER）任务中进行微调。微调指的是在迁移学习过程中，利用预先训练好的特征抽取网络，并将其应用于下游任务。具体来说，固定其特征抽取层的参数，在原有的网络上增加少量神经元以完成最后的分类任务，并且只更新这些新增加的分类参数。
     
  • Macropodus：基于Albert+BiLSTM+CRF的自然语言处理工具，适用于中文...
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    Macropodus是一款先进的自然语言处理工具，融合了Albert、BiLSTM和CRF技术，特别优化以支持高效准确的中文文本分析与处理。 Macropodus 是一个基于 Albert + BiLSTM + CRF 网络架构，并利用大量中文语料训练的自然语言处理工具包。它提供了包括中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本摘要、新词发现、文本相似度计算、计算器功能（如数字转换和拼音转换）、繁简体文字互转等常见 NLP 功能。 安装注意事项： - 默认不包含 nlg-yongzhuo 模块，如果需要该模块需自行安装； - 安装时默认未指定 numpy, pandas 和 scikit-learn 的版本，请注意过高或过低的版本可能无法兼容标准依赖包。详情请参阅 requirements-all.txt 文件。 通过 PyPI 可以进行安装（模型文件另需下载）： ``` pip install macro ```