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基于双向LSTM-CNN的命名实体识别方法

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简介：
本研究提出了一种结合双向长短时记忆网络与卷积神经网络的新型命名实体识别方法，有效提升了模型对文本序列特征的学习能力。 更好的命名实体识别 使用双向LSTM-CNN的命名实体识别方法及其Keras实现。 与原始论文相比，该实现的不同之处在于： - 不考虑词典的影响。 - 使用存储桶来加快训练速度。 - 用Nadam优化器替代了SGD。 结果表明，在大约70个时期内，模型达到了90.9%的测试F1得分。对于给定的架构而言，本段落所取得的结果为91.14（带emb + caps的BILSTM-CNN）。 数据集使用的是conll-2003。 论文中描述了网络模型，并利用Keras构建该模型。 运行脚本通过命令`python3 nn.py`执行。 需求： 1) nltk 2) numpy 3) Keras==2.1.2

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  • 基于双向LSTM-CNN的命名实体识别方法
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    本研究提出了一种结合双向长短时记忆网络与卷积神经网络的新型命名实体识别方法，有效提升了模型对文本序列特征的学习能力。 更好的命名实体识别 使用双向LSTM-CNN的命名实体识别方法及其Keras实现。 与原始论文相比，该实现的不同之处在于： - 不考虑词典的影响。 - 使用存储桶来加快训练速度。 - 用Nadam优化器替代了SGD。 结果表明，在大约70个时期内，模型达到了90.9%的测试F1得分。对于给定的架构而言，本段落所取得的结果为91.14（带emb + caps的BILSTM-CNN）。 数据集使用的是conll-2003。 论文中描述了网络模型，并利用Keras构建该模型。 运行脚本通过命令`python3 nn.py`执行。 需求： 1) nltk 2) numpy 3) Keras==2.1.2
     
  • 基于双向LSTM的命名实体识别(NER)
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    本研究提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的命名实体识别模型，有效提升了NER任务中的实体边界与类型判定精度。 使用双向LSTM进行命名实体识别（NER）可以提高模型对序列数据的理解能力，因为它同时考虑了上下文的信息。这种方法在处理自然语言任务中表现出了很好的效果。
     
  • 基于双向LSTM和CRF的中文命名实体识别工具
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    本工具运用双向长短期记忆网络结合条件随机场技术，精准实现对中文文本中人名、地名等关键信息的有效抽取与标注。 双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具支持使用自有的语料进行训练，欢迎大家交流学习。需要注意的是，训练数据需要自行获取。
     
  • 基于双向BiLSTM-CRF的命名实体识别
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    本研究提出了一种基于双向BiLSTM-CRF模型的命名实体识别方法，有效提升了对长距离依赖和语境信息的理解能力，在多项公开数据集上取得了优异性能。 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一个重要任务，旨在从文本中提取具有特定意义的命名实体，例如人名、地名以及组织机构名称等。 双向BiLSTM-CRF是一种常用于命名实体识别的技术架构。它主要包括以下几个部分： 1. 双向长短期记忆网络（Bidirectional LSTM）：这是一种循环神经网络结构，同时包含前向和后向两个方向的隐藏状态，通过学习上下文信息来捕捉词汇的意义特征。 2. 条件随机场模型（Conditional Random Field, CRF）：CRF是一种概率图模型，用于解决序列标注问题。在命名实体识别任务中，CRF层可以根据上下文的信息优化标签序列的整体效果，从而提高模型的准确性。 为了更准确地捕捉词汇的具体特征，通常会将字符级别的信息作为输入处理。通过学习字符级别的表示方法可以增强模型的表现力和理解能力。 具体的操作流程如下： 1. 将文本切分成词组或单词，形成一个词语序列。 2. 对每个词语进行字符层面的表达转换，可利用卷积神经网络（CNN）或者长短期记忆网络等结构实现这一过程。 3. 把生成的字符级表示与词汇级别的嵌入向量结合在一起作为输入数据，并将其送入双向LSTM中。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别方法
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    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，通过深度学习技术提升NER任务效果。 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别（使用PyTorch实现）的基本环境如下：Python 3.8、PyTorch 1.7.1 + cu110 和 pytorch-crf 0.7.2。
     
  • 基于BERT、BiLSTM和CRF的中文命名实体识别方法
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    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，利用预训练语言模型提升特征表示能力，并通过序列标注技术实现高精度实体识别。 1. 目录结构 - data：训练数据集 - models：构建的模型 - result：存放结果文件 - ckpt：存放模型文件夹 - log：日志记录 - conlleval.py：计算模型性能脚本 - data_helper: 数据处理工具 - run.py: 程序执行入口 - train_val_test.py: 训练、验证和测试功能 - utils.py: 包含一些常用的功能函数 3. 运行说明 下载bert至项目路径，创建bert_model文件夹，并将预训练好的bert模型解压到该目录下。运行命令如下： ``` python3 run.py --mode xxx ``` 其中xxx为traintestdemo，默认值为demo。
     
  • PyTorch LSTM-CRF: 实现命名实体识别的代码库
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的LSTM-CRF模型，用于执行高效的命名实体识别任务。代码简洁易懂，适合自然语言处理研究者和开发人员参考学习。 该存储库实现了用于命名实体识别的LSTM-CRF模型。此模型与另一模型相似，只是我们省略了BiLSTM之后的最后一个tanh层。我们在CoNLL-2003和OntoNotes 5.0英文数据集上均达到了最先进的性能（请通过使用Glove和ELMo来检查我们的结果，并通过对BERT进行微调以查看其他人的结果）。此外，我们实现了允许O(log N)推断和回溯的模块。 以下是模型在不同情况下的表现： - 基于BERT的情况 + CRF：在CONLL-2003数据集上的精确度为91.69%，召回率为92.05%，F1分数为91.87%；在OntoNotes 5.0数据集上，精确度为89.57%，召回率89.45% - Roberta-base + CRF：在CONLL-2003数据集上的精确度为91.88%，召回率为93.01%，F1分数为92.44%
     
  • LSTM+CRF、BiLSTM+CRF和LSTM CRF PyTorch命名实体识别代码
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    本项目提供基于LSTM-CRF、BiLSTM-CRF模型的命名实体识别（NER）PyTorch实现，适合自然语言处理任务中的实体抽取。 需要提供可以直接运行的使用pytorch实现的LSTM+CRF、BiLSTM+CRF以及LSTM CRF进行命名实体识别的代码和数据。
     
  • 基于LSTM的命名实体识别——自然语言处理课程实验
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    本实验聚焦于利用长短时记忆网络（LSTM）进行命名实体识别的研究与实践，旨在提升学生在自然语言处理领域的技术水平和项目经验。 我用Python编写了一个简单的程序，总共只有130多行代码，足以满足老师的要求：）这个实验是基于LSTM的命名实体识别数据处理，包括给每个实体类型进行编号、给每个单词进行编号，并使用标识符对文本进行填充以确保所有序列长度一致。在训练过程中，为每个输入及其对应的编号建立张量构成训练批，然后将这些信息输入到LSTM单元中，在经过全连接层后，利用softmax或其他分类器来进行预测。 模型的构建可以采用PyTorch自带的LSTM类或者其他工具进行实现，也可以选择自己编码完成。
     
  • 基于CNN与双向LSTM融合技术的实体关系抽取
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的技术，旨在提升实体间关系的自动识别精度。通过有效捕捉文本中的局部特征及上下文信息，此方法在多个数据集上取得了优异的结果，为自然语言处理领域提供了有力工具。 实体关系抽取的目标是识别网络文本中的实体，并提取出这些实体之间的隐含关系。研究表明，在此任务上使用深度神经网络具有可行性并且优于传统方法。目前常用的关系抽取技术主要依赖于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）。然而，这两种模型存在各自的局限性：CNN仅关注连续词的相关性而忽略了非连续的词语之间的关联；相比之下，虽然LSTM能够考虑到较长距离词汇间的相关性问题，但在特征提取方面却显得不足。针对这些问题，本研究提出了一种结合了CNN和LSTM的优势的方法来进行实体关系抽取，并通过三种不同的组合方式进行了实验验证，结果显示该方法在F1值上有显著的提高。