前言：译者实测 PyTorch 代码非常简洁易懂，只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式，即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中，相关的代码后续将会分享。 具体的数据格式，这种方式并不适合处理很多的数据，但是对于 demo 来说非常友好，把英文改成中文，标签改成分词问题中的 “BEMS ...

follow: https://github.com/zjy-ucas/ChineseNER 这里边主要识别的实体如图所示，其实也就主要识别人名PER，机构ORG和地点LOC： B表示开始的字节，I表示中间的字节，E表示最后的字节，S表示该实体是单字 ...

源码： https://github.com/Determined22/zh-NER-TF 命名实体识别（Named Entity Recognition） 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是 NLP 里的一项很基础的任务，就是指从文本中 ...

文章目录基本介绍BertForTokenClassificationpytorch-crf实验项目参考基本介绍命名实体识别：命名实体识别任务是NLP中的一个基础任务。主要是从一句话中识别出命名实体。比如姚明在NBA打球 从这句话中应该可以识别出姚明(人), NBA(组织)这样两个实体。常见的方法 ...

pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(命名实体识别)在写这篇博客之前，我看了网上关于pytorch,BiLstm+CRF的实现，都是一个版本(对pytorch教程的翻译)， 翻译得一点质量都没有，还有一些竟然说做得是词性标注，B,I,O是词性标注的tag吗？真是误人子弟 ...

利用tensorflow2自带keras搭建BiLSTM+CRF的序列标注模型，完成中文的命名实体识别任务。这里使用数据集是提前处理过的，已经转成命名实体识别需要的“BIO”标注格式。 详细代码和数据：https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo 模型 ...

本篇文章假设你已有lstm和crf的基础。 BiLSTM+softmax lstm也可以做序列标注问题。如下图所示： 双向lstm后接一个softmax层，输出各个label的概率。那为何还要加一个crf层呢？ 我的理解是softmax层的输出是相互独立的，即虽然BiLSTM学习到了 ...