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基于PyTorch的Python-LatticeLSTM中文命名实体识别实现

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本项目采用PyTorch框架实现了Python-LatticeLSTM模型，用于高效准确地进行中文文本中的命名实体识别，促进自然语言处理任务的效果提升。 Lattice LSTM中文命名实体识别采用PyTorch实现。

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  • 基于PyTorch的Python-LatticeLSTM中文命名实体识别实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了Python-LatticeLSTM模型，用于高效准确地进行中文文本中的命名实体识别，促进自然语言处理任务的效果提升。 Lattice LSTM中文命名实体识别采用PyTorch实现。
     
  • 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PyTorch和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别
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    本研究利用PyTorch框架开发了一种基于BiLSTM-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，提升了对复杂句子结构的理解能力。 基于PyTorch+BiLSTM_CRF的中文命名实体识别 文件结构说明： - checkpoints：模型保存的位置 - data：数据位置 - |-- cnews：数据集名称 - | |-- raw_data：原始数据存储位置 - | `-- final_data：标签、词汇表等信息存储位置 - logs：日志存储位置 - utils：辅助函数存放位置，包括解码、评价指标设置、随机种子设定和日志配置等功能 文件列表： - config.py：配置文件 - dataset.py：数据转换为PyTorch的DataSet格式 - main.py：主运行程序 - main.sh：运行命令脚本 - models.py：模型定义 - process.py：预处理，包括数据处理并转换成DataSet格式 运行命令示例： ``` python main.py --data_dir=data/cnews/final_data --log_dir=logs --output_dir=checkpoints --num_tags=33 --seed=123 --gpu_ids=0 --max_seq_len=128 ```
     
  • 基于Pytorch的BERT-NER：三种模式下的中文命名实体识别实验- python实现
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    本研究利用Pytorch框架和BERT模型进行中文命名实体识别（NER），采用三种不同模式进行了实验，并提供了Python代码实现。 **标题与描述解析** 项目“BERT-NER-Pytorch：三种不同模式的中文NER实验”揭示了其核心内容——使用Pytorch框架实现基于BERT模型的命名实体识别，并进行了针对中文化的三种不同的实验模式。 该研究通过三个主要方面来探索和优化性能： - 利用BERT（双向编码器表示来自变压器）架构，这是Google于2018年提出的一种先进的自然语言处理技术。 - 专注于NER任务，即从文本中提取特定实体如人名、地名等信息。 - 使用Pytorch框架构建模型，并实施实验以提高中文环境下的识别效果。 **自然语言处理** 自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个领域，它致力于开发能够理解并生成人类语言的系统。该领域的任务包括语音识别、机器翻译和情感分析，其中命名实体识别是一项关键功能。 **BERT模型详解** 基于Transformer架构的BERT模型具有双向特性，解决了传统RNN或LSTM只能单向传递信息的问题。通过预训练阶段学习大量未标注数据中的上下文关系，在后续微调步骤中提升对特定任务的理解能力。 **中文NER挑战与解决方案** 命名实体识别对于理解文本至关重要，特别是当语言缺乏明确的词汇边界时（如在汉语中）。BERT模型能够有效处理复杂语境下的多字词实体提取问题。 **Pytorch框架的应用** Facebook开发的开源深度学习库Pytorch因其灵活性和易用性而广受欢迎。本项目利用它来搭建并测试NER任务，包括加载预训练权重、定义网络结构及编写评估代码等环节。 **实验模式概览** 尽管具体细节未详述，常见的实验设计可能涵盖： - 直接应用原版BERT模型。 - 对基础版本进行微调以适应特定需求。 - 采用数据增强策略来提升泛化能力。 - 结合多个预测结果形成最终输出（即融合方法）。 **项目文件结构** 压缩包“BERT-NER-Pytorch-master”包含了整个项目的源代码，包括但不限于模型定义、训练脚本和评估工具。研究这些文档可以帮助读者了解如何实现并比较不同实验模式的效果。 综上所述，“BERT-NER-Pytorch：三种不同模式的中文NER实验”为想要深入了解NLP领域中BERT应用及其实践过程的学习者提供了宝贵资源。
     
  • 基于CRFSuite的医疗命名实体识别的Python实现
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    本项目采用Python结合CRFSuite库实现了医疗领域的命名实体识别系统，有效提升医学文本信息抽取效率与准确性。 基于crfsuited的医疗命名实体抽取的Python实现用于医疗电子病例命名实体识别评测任务的一个可执行demo采用了条件随机场(CRF)方法，使用了python-crfsuite作为CRF的第三方库。目前该demo准确率为68%，召回率为62%，F1值为64.8%。
     
  • 基于BERT的PyTorch命名实体识别（NER）源码
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    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。
     
  • 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%
     
  • Python中的简易BiLSTM-CRF模型实现中文命名实体识别（基于TensorFlow）
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    本项目利用Python及TensorFlow框架，实现了一个简单的BiLSTM-CRF模型，专门针对中文文本进行命名实体识别任务。 一个非常简单的 BiLSTM-CRF 模型用于中文命名实体识别（使用 TensorFlow 实现）。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别
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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，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Pytorch源码.zip
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    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。）