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Python-利用谷歌BERT进行CoNLL2003 NER任务

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简介：
本项目使用Python结合谷歌开源的BERT模型，旨在提高在CoNLL2003数据集上的命名实体识别（NER）准确性，探索预训练语言模型在特定任务中的应用潜力。 使用Google BERT进行CoNLL-2003命名实体识别任务。

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  • Python-利用谷歌BERT进行CoNLL2003 NER任务
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    本项目使用Python结合谷歌开源的BERT模型，旨在提高在CoNLL2003数据集上的命名实体识别（NER）准确性，探索预训练语言模型在特定任务中的应用潜力。 使用Google BERT进行CoNLL-2003命名实体识别任务。
     
  • 利用Redis进行任务队列和子任务分发
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    本教程讲解如何使用Redis构建高效的任务队列及分布式子任务处理系统，适用于需要异步处理大量数据或任务的应用场景。 在IT行业中，任务队列是一种常见且重要的技术手段，它能有效地处理大量并发请求与异步操作，并提高系统的响应速度及整体性能。本段落将详细探讨如何利用Redis作为任务队列来分发子任务，特别是在分布式环境中的应用。 首先需要了解什么是Redis：Redis是一个开源的键值存储系统，支持多种数据结构（如字符串、哈希表、列表等），并提供发布订阅功能以及事务和持久化机制。由于其高性能与丰富的特性，Redis常被用作数据库、缓存及消息中间件。 在分布式系统中，任务队列的作用是解耦各个组件，减少直接交互，并降低系统的复杂性。当一个主任务到达时，会被放入任务队列由后台工作进程按照特定策略取出并执行子任务。这种方式可以实现批量处理和并发执行，以及按需分配计算资源。 使用Redis作为任务队列的优势在于： 1. 高性能：由于其内存存储特性，读写速度非常快，适合频繁操作的任务队列。 2. 可靠性：支持持久化机制，在服务器重启后仍可恢复队列中的任务。 3. 广播与订阅功能：通过发布-订阅模式实现任务的广播，让多个消费者同时处理同一任务以提高处理能力。 4. 弹性扩展：随着任务量的增长可以轻松添加更多工作节点来消费队列中的任务。 5. 锁机制：使用Redis提供的锁机制避免多进程并发操作同一个任务，确保顺序性和一致性。 实施步骤如下： 1. **创建任务队列**：在Redis中创建一个列表或频道作为存储子任务的容器（如`task_queue`）； 2. **发布任务**：客户端将子任务以JSON对象的形式发布到该队列上； 3. **订阅任务**：系统中的工作进程可以订阅此通道，当有新消息时会收到通知； 4. **领取并处理任务**：通过BLPOP或BRPOP命令从Redis中取出待处理的任务，并进行相应操作。对于单个工作进程则使用LPOP和RPOP。 5. **确认完成状态**：为了防止因异常导致的未被成功执行的任务，可以采用WATCH/UNWATCH机制监控任务的状态变化，在处理完毕后将其移除或设置超时策略自动重试； 6. **错误处理与重试**：对于失败的任务，可选择重新入队或者放入死信队列进行特别处理。 综上所述，利用Redis作为子任务分发的工具能够有效提升分布式系统中任务管理的能力和效率。结合具体业务场景合理设计架构策略，在实际项目中可以进一步优化性能实现更高效的资源分配与调度。
     
  • 基于BERT-BiLSTM-CRF的NER任务TensorFlow实现及优化方案
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    本文介绍了在TensorFlow框架下，针对命名实体识别（NER）任务采用BERT-BiLSTM-CRF模型的实现方法及其性能优化策略。 BERT-BiLSTM-CRF-NER 使用谷歌的BERT模型在BiLSTM-CRF模型上进行微调以完成中文命名实体识别任务的Tensorflow代码。 欢迎给此仓库点个star！ 训练数据来自： CoNLL-2003 数据集。 评估代码参考了相关资源。 尝试基于Google BERT实现NER工作。
     
  • 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
     
  • BERT多任务学习：应用于多任务环境的BERT模型
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    本文探讨了在多任务环境中应用预训练语言模型BERT的方法和技术，通过优化其多任务学习能力以提升各种自然语言处理任务的表现。 从0.4.0版本开始，tf版本必须大于等于2.1。安装方法为：pip install bert-multitask-learning。 这个项目使用变压器（基于拥抱面部变压器）进行多模式多任务学习。为什么需要它呢？因为在原始的BERT代码中，多任务学习或多GPU训练都不可行，并且该项目最初是为了命名实体识别（NER），而在原始BERT代码中没有有效的脚本支持这一功能。 总之，与原始bert仓库相比，此项目具有以下改进： - 多模式多任务学习：这是重写大部分代码的主要原因。 - 支持多GPU训练 - 序列标记（例如NER）和Encoder-Decoder Seq2Seq（带变压器解码器）。
     
  • BERT-NER-Pytorch：基于BERT的中文NER（Softmax, CRF, Span方法）
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    BERT-NER-Pytorch是一款利用Pytorch框架实现的基于BERT模型的中文命名实体识别工具，采用Softmax、CRF及Span三种方法进行实体抽取。 使用BERT的中文命名实体识别（NER）模型。数据集包括cner。 可用模型列表： - BERT + Softmax - BERT + CRF 需求版本：1.1.0，PyTorch < 1.5.0, cuda = 9.0, python3.6 输入格式采用BIOS标记方案，每个字符的标签为一行。句子用空行分隔。 例如： 美 B-LOC 国 I-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 I-PER 运行代码在run_ner_xxx.py或run_ner_xxx.sh中修改配置信息。 模型文件结构如下： ``` ├── prev_trained_model | └── bert_base | | ├── pytorch_model.bin | | ├── config.json | | ├── vocab.txt | | └── ... ``` CLUENER结果：BERT在dev上的整体性能： - 准确性（实体） - 召回率
     
  • 利用Android Studio和谷歌地图SDK进行地图定位开发
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    本课程旨在教授如何使用Android Studio与Google Maps SDK进行地图应用开发及精准定位技术，适合初学者掌握移动应用中的地理信息处理。 这是我第一次在上发布资源，希望大家多多支持。这款软件基于谷歌地图的SDK开发而成，具备定位、实时更新位置信息、显示当前位置坐标与海拔等功能，并且可以查询具体地点并展示轨迹等多方面功能。
     
  • Java利用Python命令运行DataX任务调度
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    本项目介绍如何在Java环境中通过调用Python脚本来执行DataX数据同步作业，实现跨语言的任务调度与管理。 1. 使用Java调用Python命令执行DataX任务调度。 2. 自动开始任务并在调度结束后关闭任务释放内存。 3. 如果在cmd使用命令进行调度，在任务执行完毕后无法释放内存，会导致内存泄漏不足的问题，并出现“Error occurred during initialization of VM”的错误。
     
  • 在Spring Boot中利用@Async进行异步任务调用
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    本篇文章主要介绍如何在Spring Boot项目中使用@Async注解实现方法级别的异步调用，提高系统的响应速度和执行效率。 本段落主要介绍了在Spring Boot中使用@Async实现异步调用任务的方法。小编认为这种方法不错，并推荐分享给大家参考学习。