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EasyBert：利用PyTorch实现的BERT应用，涵盖命名实体识别、情感分析、文本分类及文本相似度等功能

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简介：
EasyBert是一款基于PyTorch框架开发的便捷BERT工具包，集成了命名实体识别、情感分析、文本分类和计算文本相似度等实用功能。 EasyBert基于Pytorch的Bert应用，包括命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等功能（后续会更新其他相关模块），并提供数据与深度训练优化方式的相关API。各个子项目大多为开源工作，本项目仅做相应处理，并提供一个已训练好的预测接口，方便用户快速使用。本项目仅供学习和研究使用，若存在侵权行为，请原作者联系我进行协商处理。 在使用前需下载相应的预训练模型并导入到指定位置。各任务的使用示例可以在需求命名的文件中找到，在现阶段所训练的模型可以满足相应任务的基本需求。目前通过各个任务接口的时间相对较慢，主要是因为模型加载阶段耗时较长。如果想提高速度，请用户在可接受精度损失的前提下更换AlBert进行重新预训练。 依赖项： - Python >= 3.7 - Pytorch >= 1.14 - transformers >= 2.8.0

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  • EasyBert：利用PyTorch实现的BERT应用，涵盖命名实体识别、情感分析、文本分类及文本相似度等功能
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    EasyBert是一款基于PyTorch框架开发的便捷BERT工具包，集成了命名实体识别、情感分析、文本分类和计算文本相似度等实用功能。 EasyBert基于Pytorch的Bert应用，包括命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等功能（后续会更新其他相关模块），并提供数据与深度训练优化方式的相关API。各个子项目大多为开源工作，本项目仅做相应处理，并提供一个已训练好的预测接口，方便用户快速使用。本项目仅供学习和研究使用，若存在侵权行为，请原作者联系我进行协商处理。 在使用前需下载相应的预训练模型并导入到指定位置。各任务的使用示例可以在需求命名的文件中找到，在现阶段所训练的模型可以满足相应任务的基本需求。目前通过各个任务接口的时间相对较慢，主要是因为模型加载阶段耗时较长。如果想提高速度，请用户在可接受精度损失的前提下更换AlBert进行重新预训练。 依赖项： - Python >= 3.7 - Pytorch >= 1.14 - transformers >= 2.8.0
     
  • 利用PyTorch实现BERT的应用，涵盖命名实体识别、情感分析、文本分类和文本相似度等功能
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    本项目使用PyTorch框架实现了BERT模型在多个自然语言处理任务中的应用，包括但不限于命名实体识别、情感分析、文本分类及计算文本间的语义相似度。 本项目基于Pytorch的Bert应用，涵盖了命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等功能（后续将更新更多相关模块），并提供相关的数据处理及深度训练优化方式API。各个子项目的大部分工作是开源性质的，该项目旨在进行相应处理，并为用户提供一个已训练好的预测接口，方便用户快速使用。本项目仅供学习和研究用途，如涉及侵权行为，请原作者联系我协商解决。
     
  • zh-nlp-demo: 中文文本上的NLP应用示例，包括文本分类、情感分析和命名实体识别等
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    zh-nlp-demo是一款展示中文自然语言处理技术的应用程序，涵盖文本分类、情感分析及命名实体识别等多个方面，助力用户深入理解与操作中文文本数据。 本项目是自然语言处理(NLP)在中文文本上的简单应用示例，包括文本分类、情感分析及命名实体识别等功能。其中的文本分类数据集采用了头条网站标题及其对应文章类别的信息。构建的是BiLSTM+Attention模型结构，并具体如下： 定义了一个创建分类模型的函数`create_classify_model`，该函数接受以下参数：输入的最大长度（max_len）、词汇表大小(vocab_size)、嵌入维度(embedding_size)、隐藏层单元数(hidden_size)和注意力机制的尺寸(attention_size)，以及类别数量(class_nums)。在创建模型时首先定义了一个输入层(inputs)，接着通过Embedding层将文本转换为数值表示，函数代码如下： ```python def create_classify_model(max_len, vocab_size, embedding_size, hidden_size, attention_size, class_nums): # 定义输入层 inputs = Input(shape=(max_len,), dtype=int32) # Embedding层 x = Embedding(vocab_size, embedding_size)(inputs) ```
     
  • BERT与ERNIE在中文文本分类中的应用-Pytorch实现
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    本文介绍了如何使用Pytorch框架实现BERT和ERNIE模型在中文文本分类任务上的应用，并分享了实验结果。 Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch是一个用于中文文本分类的项目，使用了BERT和ERNIE模型，并基于PyTorch框架开发，开箱即用。 该项目包括对所使用的模型介绍以及数据流动过程的描述（这部分内容尚未完成，完成后会更新至相关文档中）。由于近期工作繁忙且类似资料较多，作者暂时没有时间进行详细撰写。项目运行所需的硬件配置为一块2080Ti显卡，并在30分钟内完成了训练。 环境要求如下： - Python 3.7 - PyTorch 1.1 - Tqdm、sklearn和TensorboardX等库 预训练代码已上传至GitHub，无需使用pytorch_pretrained_bert库。中文数据集是从新闻标题中抽取了20万条记录组成，每条文本长度在20到30个字符之间，并被分为10个类别（财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏和娱乐），每个类包含2万条目。数据集是以字为单位输入模型的。 数据集划分情况如下： - 训练集：共18万样本 - 验证集：共1万样本 - 测试集：共1万样本 若需使用自己的数据进行训练，可以参考该文档并根据自身需求调整相关代码。
     
  • 在Pytorch中使用Bert和MLP进行文本情感分类
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    本文介绍了如何利用Pytorch框架结合BERT模型与多层感知器(MLP)实现高效的文本情感分类方法，为自然语言处理任务提供了新思路。 在Pyrotch上实现情感分类模型时，该模型包括一个BERT 模型以及一个用于分类的多层感知器（MLP），两者之间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能，并使用了HuggingFace提供的bert_base_uncased模型进行预训练。此外，在代码中还包含了基于预训练BERT模型的情感分类任务微调过程，包括在训练集上的训练和测试集上的性能评估。 情感分类的大致流程如下：首先将句子中的每个单词对应的词向量输入到BERT模型中以获得该句的向量表示；然后通过dropout层处理得到的句向量，并将其传递给分类器进行二元分类预测。
     
  • 自然语言处理(NLP)企业级项目课程合集（涵盖实体关系抽取、情感分析、新闻文本分类、火车票识别及命名实体识别）
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    本课程合集专为企业级NLP项目设计，深入讲解实体关系抽取、情感分析、新闻文本分类、火车票信息提取和命名实体识别等关键技术。 一、基于Pytorch BiLSTM_CRF的医疗命名实体识别项目 二、利用Pytorch LSTM_GCN_IE进行火车票图卷积识别的项目 三、采用Pytorch Bert_TextCNN的新闻文本分类系统 四、使用Pytorch Bert_LCF_ATEPC_ABSA完成属性级情感分析的研究 五、通过Pytorch Bert_CasRel_RE实现实体关系抽取的工作
     
  • 使用 PyTorch-Transformers 的 BERT 中文文本分类代码实现
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    这段简介描述了一个基于PyTorch-Transformers库进行BERT模型中文文本分类的具体代码实现。通过该实现，可以高效地处理和分析中文文本数据，适用于多种自然语言处理任务。 基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码使用了 THUCNews 数据集中的20万条新闻标题进行训练、验证和测试。这20万条数据涵盖了10个类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏和娱乐，每个类别的数量为2万条。 这些数据被分为三部分： - 训练集包含18万新闻标题，每种类别有18,000条； - 验证集包括1万个新闻标题，每种类别含1,000条； - 测试集也由同样数量的1万个新闻标题组成，每个类别的数据量为1,000。
     
  • 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
     
  • 基于Bert的文本情感分类
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    本研究采用BERT模型进行文本情感分类，通过优化预训练模型参数及调整微调策略，显著提升了多种数据集上的分类准确率。 这是一个面向句子的情感分类问题。训练集和测试集已给出，使用训练集进行模型训练并对测试集中各句子进行情感预测。训练集包含10026行数据，测试集包含4850行数据。使用run_classifier.py对文本进行情感分类预测，所用的模型为BERT-base基础版本模型。
     
  • 利用一行代码实现BERT生成句向量，并应用于文本分类和相似度计算
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    本项目通过简洁的一行代码实现了将BERT模型用于生成高质量的句子向量，这些向量随后被应用到文本分类及语义相似度评估任务中，展示了BERT在简化自然语言处理流程中的强大能力。 使用一行代码通过BERT生成句向量，并利用BERT进行文本分类和计算文本相似度。