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pytorch-flask-deploy-webapp：基于PyTorch的医疗AI命名实体识别(NER)模型...

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简介：
pytorch-flask-deploy-webapp 是一个利用 PyTorch 开发的医疗领域 AI 命名实体识别（NER）模型项目，通过 Flask 实现 Web 应用部署。 MedicalNER：使用Flask和Docker作为Web App部署PyTorch NER模型 一个漂亮且可自定义的Web应用程序，可以轻松地将您的深度学习（DL）模型进行部署。 注意此仓库可用于部署任何类型的ML或DL模型，而不仅仅是NER模型。 使用演示： 1. 克隆仓库 ``` $ git clone https://github.com/SuperBruceJia/pytorch-flask-deploy-webapp.git ``` 2. 构建Docker镜像 ``` $ docker build -t ner-model . ``` 3. 为上面的图像制作并运行一个容器 ``` $ docker run -e LANG ```

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  • pytorch-flask-deploy-webapp：基于PyTorch的医疗AI命名实体识别(NER)模型...
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    pytorch-flask-deploy-webapp 是一个利用 PyTorch 开发的医疗领域 AI 命名实体识别（NER）模型项目，通过 Flask 实现 Web 应用部署。 MedicalNER：使用Flask和Docker作为Web App部署PyTorch NER模型 一个漂亮且可自定义的Web应用程序，可以轻松地将您的深度学习（DL）模型进行部署。 注意此仓库可用于部署任何类型的ML或DL模型，而不仅仅是NER模型。 使用演示： 1. 克隆仓库 ``` $ git clone https://github.com/SuperBruceJia/pytorch-flask-deploy-webapp.git ``` 2. 构建Docker镜像 ``` $ docker build -t ner-model . ``` 3. 为上面的图像制作并运行一个容器 ``` $ docker run -e LANG ```
     
  • 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。
     
  • 基于PyTorch的医疗命名实体识别项目代码.zip
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    本项目为基于PyTorch框架开发的医疗领域命名实体识别系统源码，旨在提高医学文本中关键信息提取效率与准确性。 基于pytorch的医疗命名实体识别项目源码.zip
     
  • BiLSTM-CRF-NER-PyTorch: 本仓库提供针对命名实体识别任务的BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现。
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    本仓库提供了基于PyTorch框架的BiLSTM-CRF模型，专门用于执行命名实体识别任务，助力自然语言处理领域的发展。 使用BiLSTM-CRF模型的命名实体识别任务的PyTorch解决方案。此存储库包含了一个用于命名实体识别任务的BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现。项目的代码结构如下： ``` ├── pyner| │ └── callback| │ | └── lrscheduler.py │ | └── trainingmonitor.py │ ... └── config └── basic_config.py # 用于存储模型参数的配置文件 └── dataset ```
     
  • 医疗命名实体识别的实现
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    《医疗命名实体识别的实现》一文探讨了在医学文献和临床记录中自动识别关键信息的方法，详细介绍了一种高效的医疗命名实体识别技术及其应用。 使用双向LSTM和CRF模型结合字符嵌入来实现医学命名实体识别。该方法应用于CCKS2017中文电子病例。
     
  • 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 ```