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该存储库提供了一个BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现，专门用于命名实体识别任务。

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简介：
本仓库提供了一个基于PyTorch的BiLSTM-CRF模型，专门为命名实体识别（NER）任务设计的解决方案。该项目包含了BiLSTM-CRF模型的完整PyTorch实现，旨在高效地完成NER任务。代码组织结构位于项目的根目录，您将发现以下主要文件和目录：首先是`pyner`目录，其中包含进一步的模块；然后是`callback`目录，存放用于训练过程监控和学习率调度的脚本，例如`lrscheduler.py`和`trainingmonitor.py`；接着是`config`目录，用于存储模型参数配置信息，具体而言是一个名为`basic_config.py`的配置文件；最后是包含数据集的目录。

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  • 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 ```
     
  • LSTM+CRF、BiLSTM+CRF和LSTM CRF PyTorch命名实体识别代码
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    本项目提供基于LSTM-CRF、BiLSTM-CRF模型的命名实体识别（NER）PyTorch实现，适合自然语言处理任务中的实体抽取。 需要提供可以直接运行的使用pytorch实现的LSTM+CRF、BiLSTM+CRF以及LSTM CRF进行命名实体识别的代码和数据。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本项目提供了一种基于BERT、BiLSTM和CRF技术结合的命名实体识别解决方案。利用预训练语言模型BERT提取文本特征，并通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步捕捉上下文信息，最后使用条件随机场(CRF)进行序列标注，有效提高了实体识别精度与效率。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别方法在自然语言处理领域得到了广泛应用。这种结合了预训练模型BERT、双向长短期记忆网络BiLSTM以及条件随机场CRF的技术框架，能够有效提升文本中命名实体（如人名、地名和组织机构名称等）的识别精度与效率。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本资源提供了一个结合了BERT、BiLSTM和CRF技术的先进命名实体识别模型。通过深度学习方法提高对文本中特定实体（如人名、地名等）的准确识别能力，适用于自然语言处理中的多种场景应用。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别.zip包含了结合了BERT、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）技术的模型，用于提高命名实体识别任务中的性能。该文件中详细介绍了如何利用这些先进的深度学习方法来改进自然语言处理领域内的特定问题解决能力。
     
  • 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。）
     
  • CLUENER2020:基于PyTorch的BiLSTM-BERT-Roberta（+CRF）模型在命名实体识别中的应用
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    本研究利用PyTorch框架开发了一种结合BiLSTM、BERT和RoBERTa预训练模型，并引入条件随机场(CRF)优化技术，显著提升了命名实体识别任务的精度与效率。 Chinese NER Project 是 CLUENER2020 任务 baseline 的代码实现。模型包括 BiLSTM-CRF、BERT-base 加上 softmax/CRF/BiLSTM+CRF，以及 Roberta 加上 softmax/CRF/BiLSTM+CRF。项目中 BERT-base-X 部分的编写思路参考了特定的文章。 本项目的实验数据来源于一个中文细粒度命名实体识别数据集，该数据集基于清华大学开源的文本分类数据集 THUCNEWS，并对部分数据进行了细粒度标注。此数据集包含训练、验证和测试三个子集，大小分别为 10748、1343 和 1345；平均句子长度为 37.4 字符，最长句子则有 50 字。 由于 CLUENER2020 的测试集不直接提供，并考虑到 leaderboard 上提交次数有限制，本项目使用了CLUENER2020的验证集作为评估模型表现的测试集。CLUENER2020 共包含10个类别。
     
  • CRF命名实体识别模型
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    CRF命名实体识别模型是一种利用条件随机场算法进行自然语言处理中命名实体抽取的有效方法，广泛应用于文本挖掘与信息提取领域。 NER技术能够实现命名实体识别，可以从中找出人名、地名、年份以及组织机构名称等信息。
     
  • 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%