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命名实体识别实践（BERT）-附件资源

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本资源提供了关于利用BERT模型进行命名实体识别的实际应用案例和代码示例，旨在帮助用户深入理解并有效运用BERT技术解决NER问题。 命名实体识别实战（BERT）-附件资源

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  • 命名实体识别实践（BERT）-附件资源
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    本资源提供了关于利用BERT模型进行命名实体识别的实际应用案例和代码示例，旨在帮助用户深入理解并有效运用BERT技术解决NER问题。 命名实体识别实战（BERT）-附件资源
     
  • 命名实体识别实践（BERT）-附带资源
    优质
    本资料深入探讨了基于BERT模型的命名实体识别技术的应用与优化，并提供了丰富的学习和实践资源。 命名实体识别实战（BERT）-附件资源
     
  • 【BERT系列】命名实体识别
    优质
    本专题聚焦于基于BERT模型的命名实体识别技术，深入探讨其原理、应用及优化方法，旨在提升自然语言处理中关键信息抽取的精度与效率。 本段落是关于BERT实战的第二篇内容，重点在于使用BERT进行命名实体识别（序列标注类任务）。准备步骤如下： 1. 环境：Python 3.7；Pytorch 1.3；Transformers库版本2.3。 2. 数据部分需要自行处理和获取。 接下来是实战的代码设置： - 学习率(lr) 设置为5e-5 - 最大序列长度(max_length) 设定为256 - 批次大小(batch_size) 选择8 - 训练轮数(epoches) 定义为20 - 是否使用GPU(cuda)，可以选择开启(True)或关闭(False) 其他参数设置如下： - 梯度最大范数(max_grad_norm): 设置为1 - 需要注意的是，warmup_s部分可能存在排版错误或者信息缺失，请检查原代码确认。
     
  • CONLL数据集的命名实体识别-附件资源
    优质
    本资源提供CONLL数据集相关的命名实体识别材料，包括训练文本、测试集及标签规范等，适用于自然语言处理研究与实践。 命名实体识别conll数据集提供了相关的附件资源。
     
  • 基于BERT的PyTorch命名实体识别（NER）源码
    优质
    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（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-
     
  • Python NLTK进行命名实体识别（如人名）- 附带资源
    优质
    本篇文章详细介绍如何使用Python的NLTK库来进行文本中的命名实体识别，特别关注于识别人名，并提供相关学习资源链接。 Python NLTK可以用于识别字符串中的人名等实体，进行命名实体识别。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别Pytorch源码.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python和PyTorch实现的基于BERT、BiLSTM及CRF模型进行命名实体识别(NER)的完整代码库，适用于自然语言处理任务。 Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zip （由于文件名重复了多次，为了方便理解可以简化为：该项目提供了一个使用Pytorch框架，结合BERT、BiLSTM以及CRF模型进行命名实体识别任务的完整代码库。）
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别
    优质
    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+CRF的命名实体识别模型.zip
    优质
    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。