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。常见的方法是对字或者词打上标签。B type, I type, O， 其中B type表示组成该类型实体的第一个字 ...
2019-07-24 16:05 0 1923 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
介绍 在之前我们介绍和使用了 BERT 预训练模型和 GPT-2 预训练模型，分别进行了文本分类和文本生成次。我们将介绍 XLNet 预训练模型，并使用其进行命名实体识别次。 知识点 XLNet 在 BERT 和 GPT-2 上的改进 XLNet 模型结构 使用 XLNet ...
用CRF做命名实体识别(一) 用CRF做命名实体识别(三) 一. 摘要 本文是对上文用CRF做命名实体识别(一)做一次升级。多添加了5个特征(分别是词性，词语边界，人名，地名，组织名指示词)，另外还修改了特征模板，最终训练了11个小时，F1值为0.98。(这里面有错误，计算F1值不应该 ...
目录 pytorch-crf包API 例子 Getting started Computing log likelihood Decoding crf.py实现代码注释 pytorch-crf包提供了一个 CRF层 ...
