基于 bi-LSTM和CRF的中文命名实体识别
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 ...
原文：关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建
一.在实体识别中，bert lstm crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层，也可以用来和其它模型一起训练fine tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式，如在单个句子的前后需要加入 CLS 和 SEP ，需要mask等。下面使用pad sequences对句子长度进行截断以及padding填充，使每个输入句子的长度一致。构造训练集后，下载中文的 ...
2019-10-24 12:44 0 2983 推荐指数：
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