什么是BERT? BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理,还需要先理解什么是Transformers ...
一 安装篇 .清华大学开源软件镜像站 https: mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn anaconda archive .Anaconda使用总结暨部署python 和python 共存https: www.jianshu.com p c b a d .Anaconda详细安装及使用教程 带图文 https: blog.csdn.net ITLearnHall articl ...
2020-03-03 20:30 0 777 推荐指数:
什么是BERT? BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理,还需要先理解什么是Transformers ...
准备工作,先准备 python 环境,下载 BERT 语言模型 Python 3.6 环境 需要安装kashgari Backend pypi version desc TensorFlow ...
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容,在进行微调时有许多部分都是我们用不到的,我们需要截取一些用到的部分,使得我们能够更容易进行扩展,接下来本文将进行一一讲解。 1、需要的文件 tokenization.py:用于对数据进行处理,主要是分词 ...
BERT-BiLSMT-CRF-NERTensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuningGitHub: https://github.com/macanv ...
输出: 说明: bert中文base版总共有12层,也就是每一层都可以输出相应的特征,我们可以使用model.all_encoder_layers来获取,然后我们将每一层的768维度的特征映射成1维,对每一个特征进行最后一个维度的拼接后经过softmax层,得到 ...
接下来我们继续对官方基于bert的模型进行扩展,之前的可参考: 基于bert命名实体识别(一)数据处理 命名实体识别数据预处理 命名实体识别之创建训练数据 命名实体识别之使用tensorflow的bert模型进行微调 命名实体识别之动态融合不同bert层的特征 ...
HanLP这五个,基于HMM角色标注的命名实体识别 (速度快) 另外有基于线性模型的命名实体识别(精度高): ...
命名实体识别 概念 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词(实体),主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来。 例如有一段文本:天津市空港经济区 我们要在上面文本中识别一些区域 ...