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比赛地点：基于中文NLP的地址要素解析方案——BERT-BiLSTM-CRF-NER

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简介：
本项目提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文自然语言处理（NLP）地址要素解析方案，旨在高效准确地提取和分类中文文本中的地址信息。 比赛地址：中文NLP地址要素解析 长期赛结果： 分数:87.7271 排名：第56名（本次），总排名第6990位 方案详情： 采用BERT-BiLSTM-CRF-NER模型，使用预训练模型bert-base-chinese。 训练效果： F1值 : 0.9040681554670564 准确率 : 0.9313805261730405 精确度 : 0.901296612724897 召回率 : 0.9068567961165048 运行脚本： python run_bert_lstm_crf.py

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  • 比赛地点：基于中文NLP的地址要素解析方案——BERT-BiLSTM-CRF-NER
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    本项目提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文自然语言处理（NLP）地址要素解析方案，旨在高效准确地提取和分类中文文本中的地址信息。 比赛地址：中文NLP地址要素解析 长期赛结果： 分数:87.7271 排名：第56名（本次），总排名第6990位 方案详情： 采用BERT-BiLSTM-CRF-NER模型，使用预训练模型bert-base-chinese。 训练效果： F1值 : 0.9040681554670564 准确率 : 0.9313805261730405 精确度 : 0.901296612724897 召回率 : 0.9068567961165048 运行脚本： python run_bert_lstm_crf.py
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的NER实战详解
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    本文详细解析了如何运用BERT、BiLSTM和CRF模型进行命名实体识别(NER)的技术实践，适合自然语言处理技术爱好者学习参考。 BERT+BiLSTM+CRF在命名实体识别（NER）中的简单实战演示。
     
  • BERT-NER-Pytorch：基于BERT的中文NER（Softmax, CRF, Span方法）
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    BERT-NER-Pytorch是一款利用Pytorch框架实现的基于BERT模型的中文命名实体识别工具，采用Softmax、CRF及Span三种方法进行实体抽取。 使用BERT的中文命名实体识别（NER）模型。数据集包括cner。 可用模型列表： - BERT + Softmax - BERT + CRF 需求版本：1.1.0，PyTorch < 1.5.0, cuda = 9.0, python3.6 输入格式采用BIOS标记方案，每个字符的标签为一行。句子用空行分隔。 例如： 美 B-LOC 国 I-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 I-PER 运行代码在run_ner_xxx.py或run_ner_xxx.sh中修改配置信息。 模型文件结构如下： ``` ├── prev_trained_model | └── bert_base | | ├── pytorch_model.bin | | ├── config.json | | ├── vocab.txt | | └── ... ``` CLUENER结果：BERT在dev上的整体性能： - 准确性（实体） - 召回率
     
  • 基于BERT-BiLSTM-CRF的NER任务TensorFlow实现及优化方案
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    本文介绍了在TensorFlow框架下，针对命名实体识别（NER）任务采用BERT-BiLSTM-CRF模型的实现方法及其性能优化策略。 BERT-BiLSTM-CRF-NER 使用谷歌的BERT模型在BiLSTM-CRF模型上进行微调以完成中文命名实体识别任务的Tensorflow代码。 欢迎给此仓库点个star！ 训练数据来自： CoNLL-2003 数据集。 评估代码参考了相关资源。 尝试基于Google BERT实现NER工作。
     
  • BERT-BiLSTM-CRF-NER代码包.zip
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    本代码包提供了一个基于BERT-BiLSTM-CRF架构的命名实体识别模型。包含预训练模型和源码，适用于中文NER任务。 BERT是一个预训练的语言模型，在多个任务上都取得了优异的成绩。本次实验的任务是序列标注问题，即基于BERT预训练模型在中文命名实体识别（NER）任务中进行微调。微调指的是在迁移学习过程中，利用预先训练好的特征抽取网络，并将其应用于下游任务。具体来说，固定其特征抽取层的参数，在原有的网络上增加少量神经元以完成最后的分类任务，并且只更新这些新增加的分类参数。
     
  • 基于ALBERT-BiLSTM-CRF的中文NER模型
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    本研究提出了一种基于ALBERT-BiLSTM-CRF架构的高效中文命名实体识别（NER）模型，结合了先进的预训练语言模型与序列标注技术，显著提升了实体识别准确率。 基于ALBERT-BiLSTM-CRF的中文命名实体识别 目录结构： - data：训练数据集 - models：构造的模型文件夹 - result：存放结果文件夹 - ckpt：存放模型文件夹 - log：日志文件夹 - conlleval.py：计算模型性能脚本 - data_helper.py：数据处理脚本 - run.py：执行程序脚本 - train_val_test.py：训练、验证和测试脚本 - utils.py：包含一些功能的工具脚本
     
  • 英特尔创新大师杯 深度学习竞赛 赛道2：CCKS2021 中文NLP 地址要素解析.zip
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    该竞赛为“英特尔创新大师杯”深度学习竞赛的一部分，聚焦于中文自然语言处理中的地址要素解析任务。参赛者需利用先进的算法和模型，在给定的数据集上进行训练与测试，以提高对复杂中文地址信息的准确解析能力。 “英特尔创新大师杯”深度学习挑战赛 赛道2：CCKS2021中文NLP地址要素解析
     
  • 基于BERT、BiLSTM和CRF的中文景点命名实体识别
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的方法，专门针对中文景点文本进行命名实体识别，显著提升了实体识别的准确性和效率。 为了应对旅游文本在特征表示过程中遇到的一词多义问题，并解决旅游游记中的景点实体识别难题，特别是针对景点别名的问题，研究提出了一种结合语言模型的中文景点实体识别方法。该方法首先利用BERT语言模型提取文本中字级别的向量矩阵作为初始特征；然后采用BiLSTM来捕捉上下文信息；最后通过CRF（条件随机场）模型优化序列标注结果，从而准确地识别出旅游游记中的景点命名实体。实验结果显示，相较于现有研究的方法，该提出的模型在实际应用测试中表现出显著的性能提升，在准确率和召回率方面分别提高了8.33%和1.71%。
     
  • 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。
     
  • BILSTM与CRF在NER中的应用
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    本文探讨了双向长短时记忆网络（BiLSTM）结合条件随机场（CRF）模型在命名实体识别（NER）任务上的应用效果，通过实验验证了该组合方法的有效性。 BILSTM结合CRF用于命名实体识别（NER）的方法。