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利用Pytorch实现的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别方法

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简介：
本研究采用PyTorch框架，结合BERT、IDCNN和BiLSTM-CRF模型，提出了一种高效的中文实体识别方法，显著提升了命名实体识别的精度与效率。 基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别模型训练步骤如下： 1. 下载预训练好的pytorch_model.bin文件到data/bert目录。 2. 将训练集和测试集下载至data/目录中。 3. 检查配置constants.py文件中的设置是否正确。 4. 使用命令`python train.py`执行train.py脚本来进行模型的训练。 对于已有的BERT_IDCNN_LSTM_CRF模型，如果存在的话，请将其下载到data/model目录。然后按照上述步骤检查配置后，可以使用以下方法运行系统： - 单次运行：通过执行Wrapper.py脚本，并输入命令如`Wrapper.py 新华网1950年10月1日电(中央人民广播电台记者刘振英、新华社记者张宿堂)中国科学院成立了。`来进行。 - 多次运行：使用ChineseNer.sh脚本，其执行指令为`./ChineseNer.sh`。 系统依赖环境如下： - python >= 3.5 - torch = 0.4.0 - pytorch-pretrained-bert - tqdm - numpy

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  • 利用Pytorch实现的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别方法
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    本研究采用PyTorch框架，结合BERT、IDCNN和BiLSTM-CRF模型，提出了一种高效的中文实体识别方法，显著提升了命名实体识别的精度与效率。 基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别模型训练步骤如下： 1. 下载预训练好的pytorch_model.bin文件到data/bert目录。 2. 将训练集和测试集下载至data/目录中。 3. 检查配置constants.py文件中的设置是否正确。 4. 使用命令`python train.py`执行train.py脚本来进行模型的训练。 对于已有的BERT_IDCNN_LSTM_CRF模型，如果存在的话，请将其下载到data/model目录。然后按照上述步骤检查配置后，可以使用以下方法运行系统： - 单次运行：通过执行Wrapper.py脚本，并输入命令如`Wrapper.py 新华网1950年10月1日电(中央人民广播电台记者刘振英、新华社记者张宿堂)中国科学院成立了。`来进行。 - 多次运行：使用ChineseNer.sh脚本，其执行指令为`./ChineseNer.sh`。 系统依赖环境如下： - python >= 3.5 - torch = 0.4.0 - pytorch-pretrained-bert - tqdm - numpy
     
  • 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。
     
  • 基于BERT-BiLSTM-CRF框架的中文实体识别
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    本研究采用BERT-BiLSTM-CRF模型进行中文实体识别，通过结合预训练语言模型与序列标注技术，有效提升了实体识别准确率和效率。 命名实体识别是自然语言处理中的关键技术之一。基于深度学习的方法已被广泛应用于中文实体识别的研究当中。然而，大多数深度学习模型的预处理主要关注词和字符特征的抽取，却忽视了词上下文语义信息的重要性，导致这些模型无法充分表征一词多义的现象。因此，目前的实体识别性能还有待进一步提升。 为了应对这一挑战，本段落提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF框架的研究方法。首先利用BERT模型生成包含丰富上下文信息的词向量；然后将得到的词向量输入到BiLSTM-CRF模型中进行训练处理。实验结果表明，在MSRA语料库和人民日报语料库上，该研究方法都取得了相当不错的效果，F1值分别达到了94.65%和95.67%，显示出了良好的性能表现。
     
  • 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。）
     
  • 程序员必去的5个刷题网站-Keras-BERT-NER：中文命名实体识别任务采用BiLSTM-CRF/BiGRU-CRF/IDCNN-CRF...
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    该文章介绍了五个适合程序员练习算法和数据结构的刷题网站，并针对自然语言处理领域的中文命名实体识别，探讨了Keras框架下几种模型（如BiLSTM-CRF、BiGRU-CRF及IDCNN-CRF）的应用。 以下是关于5个程序员刷题网站以及凯拉斯-伯特-纳中文命名实体识别（NER）任务的更新日志。该任务采用BiLSTM-CRF、BiGRU-CRF和IDCNN-CRF模型，并结合BERT、RoBERTa或ALBERT等预训练语言模型，通过Keras框架实现。 2020年2月27日：重构代码文件keras_bert_ner并删除了不必要的文件。bert4keras版本更新至0.2.5，成为项目的主要部分。 2019年11月14日：将bert4keras作为一个独立的包使用，并且没有做出重大改动；谷歌版ALBERT模型现已支持。 2019年11月4日：解决了计算句子准确率和预测结果时出现的问题，修复了掩码标签处理中的crf_accuracy/crf_loss函数替换问题。 未来的工作将包括迁移到TensorFlow 2.0，并计划添加更多的BERT变体如Distill_Bert、Tiny_Bert等。 依赖项： - 烧瓶（Bottle）：1.1.1 - Keras: 2.3.1 - NumPy: 1.18.1 - Loguru :0.4.1
     
  • 中文命名实体识别与关系提取：基于IDCNN-biLSTM-CRF和biGRU-2ATT的方法
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    本文探讨了利用IDCNN-biLSTM-CRF及biGRU-2ATT模型在中文文本中进行命名实体识别与关系抽取的高效性，通过实验验证了上述方法的有效性和优越性。 中文信息提取（包括命名实体识别、关系提取等）主要采用最新的深度学习方法。为了便于理解，该项目被划分为几个子任务，并配有详细的README.md文件进行说明。具体细节可以参考RE_BGRU_2ATT/和NER_IDCNN_CRF/文件夹中的相关文档。
     
  • 基于PyTorch和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别
    优质
    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 ```