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基于BERT+BiLSTM+CRF的NER实战详解

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简介：
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。

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  • 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-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-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
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • BERT-BiLSTM-CRF代码库.zip
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    本代码库提供基于BERT、BiLSTM和CRF模型的序列标注解决方案，适用于命名实体识别等自然语言处理任务。包含预训练模型及示例数据。 命名实体识别代码解压即可使用# BERT-BiLSTM-CRFBERT-BiLSTM-CRF的Keras版实现## BERT配置 1. 首先需要下载预训练好的BERT模型，这里采用的是Google提供的中文BERT模型。 2. 安装BERT客户端和服务器：`pip install bert-serving-server` 和 `pip install bert-serving-client`。 3. 启动服务端，在安装了BERT的目录下打开终端并输入命令：`bert-serving-start -pooling_strategy NONE -max_seq_len 144 -mask_cls_sep -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker 1`。