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利用Google BERT进行命名实体识别（以CoNLL-2003数据集为例）- Python实现

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简介：
本项目采用Python和Google BERT模型，在CoNLL-2003数据集上实施命名实体识别，展示BERT在自然语言处理任务中的强大性能。 为了在CoNLL-2003数据集上获得更好的命名实体识别性能，可以尝试使用fennlp工具包中的BERT-NER版本2。这个新版本基于Google的BERT模型，并且对原始版本进行了一些改进，包括优化的数据预处理和图层设计等技巧，使快速实现微调模型变得更为便捷。相较于旧版（详情参见old_version），新版去除了部分硬编码内容并添加了必要的注释以提高代码可读性。

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  • 利用Google BERT进行命名实体识别（以CoNLL-2003数据集为例）- Python实现
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    本项目采用Python和Google BERT模型，在CoNLL-2003数据集上实施命名实体识别，展示BERT在自然语言处理任务中的强大性能。 为了在CoNLL-2003数据集上获得更好的命名实体识别性能，可以尝试使用fennlp工具包中的BERT-NER版本2。这个新版本基于Google的BERT模型，并且对原始版本进行了一些改进，包括优化的数据预处理和图层设计等技巧，使快速实现微调模型变得更为便捷。相较于旧版（详情参见old_version），新版去除了部分硬编码内容并添加了必要的注释以提高代码可读性。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • Python中利用预训练的BERT模型进行中文命名实体识别
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    本项目探讨了在Python环境下使用预训练的BERT模型执行高效准确的中文命名实体识别任务。通过微调技术优化模型以适应特定领域数据，从而提升NER系统的性能和应用范围。 使用预训练语言模型BERT进行中文命名实体识别（NER）。
     
  • 利用BERT-BiLSTM-CRF模型进行中文命名实体识别（含Python代码、文档及数据集）.zip
    优质
    本资源提供基于BERT-BiLSTM-CRF架构的中文命名实体识别解决方案，包括详尽的Python实现代码、项目文档以及训练所需的数据集。 基于BERT-BiLSTM-CRF模型实现的中文命名实体识别项目是一个经过导师指导并认可通过的高分毕业设计作品，适用于计算机相关专业的毕设学生及需要实战练习的学习者，同样适合课程设计或期末大作业使用。该项目包含完整的Python源码和详细说明，并利用了CLUENER2020数据集进行训练与测试，所有代码均经过严格调试以确保其可运行性。
     
  • 基于Bert+BiLSTM+CRF的实体命名识别数据集
    优质
    本数据集采用BERT、BiLSTM和CRF模型结合的方法进行训练，旨在提高实体命名识别任务中的准确性和效率。 对于这篇文章的数据集，大家可以自行下载使用。
     
  • 【BERT系列】命名实体识别
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    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。
     
  • Spacy-Lookup：利用字典进行命名实体识别
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    Spacy-Lookup是一种基于词典的方法，用于增强SpaCy库中的命名实体识别(NER)能力。通过引入特定领域的词汇表或知识库，可以显著提高模型在相应领域内的实体识别精度和召回率。 spacy-lookup：基于字典的命名实体识别方法。这种方法利用预先定义的词汇表或词典来进行实体识别，适用于特定领域内的名词短语匹配任务。通过这种方式，可以有效地在文本中找到预设的关键名称、组织机构等信息。此工具为需要进行精准实体定位的应用提供了便利。
     
  • Multilingual_NER: 使用BERT进行英语和俄语的命名实体识别
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    本研究提出了一种基于BERT模型的多语言命名实体识别系统——Multilingual_NER，专门针对英语与俄语文本，有效提升了跨语言文本处理中的关键信息抽取精度。 多语种_NER将应用于英语和俄语的命名实体识别（NER），旨在帮助机器翻译模型开发人员分析并解决名称翻译中的错误。更准确地说，这些NER模型将作为改进俄英句子对之间MT质量评估的一部分管道使用。在机器翻译中，命名实体是一个已知挑战，尤其是在斯拉夫语言如俄语中识别名称时具有独特性。由于拼写会根据角色的不同而变化（例如，“Smith”这样的英语名字则不会），因此这些模型无法仅仅依靠拼写来学习。此外，因为俄语中的词序有很大灵活性，并不依赖于位置提示进行命名实体的识别也是必要的。考虑到翻译通常与其他信息提取和检索技术一起使用，确保名称能够正确翻译对于提升MT模型及基于它们的产品和服务实用性至关重要。 该存储库包含原始数据和预处理过的数据，用于微调适用于英语与俄语间的BERT模型。
     
  • 使用BERT-BiLSTM-CRF模型进行中文命名实体识别（含Python代码、项目文档和数据集）
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    本项目采用BERT-BiLSTM-CRF架构实现高效准确的中文命名实体识别，并提供详尽的Python代码、项目文档及训练数据，助力自然语言处理研究与应用。 基于BERT-BiLSTM-CRF模型实现中文命名实体识别的项目包含Python源码、详细的项目说明以及数据集，并且代码配有注释，适合新手理解使用。该项目是我个人精心制作的作品，在导师那里得到了高度认可。无论是毕业设计还是期末大作业和课程设计，这个资源都是获取高分的理想选择。下载后只需简单部署即可开始使用。 此模型结合了BERT的强大语言表示能力、BiLSTM的双向长短期记忆网络以及CRF条件随机场的优点来准确识别中文文本中的命名实体，非常适合自然语言处理任务中需要提取特定信息的应用场景。