基于BERT的中文命名实体识别任务(BERT-BiLSTM-CRF-NER) TensorFlow环境 官方requirements.txt要求环境版本 本人实现代码TensorFlow环境版本 数据集地址 BERT-BiLSTM-CRF-NER源码地址 ...
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 基于tensorflow 直接看代码: 结果: 说明: 我们可以直接调用官方的tensorflow的bert模型来使用bert,接下来,我 ...
2020-12-13 22:22 0 926 推荐指数:
基于BERT的中文命名实体识别任务(BERT-BiLSTM-CRF-NER) TensorFlow环境 官方requirements.txt要求环境版本 本人实现代码TensorFlow环境版本 数据集地址 BERT-BiLSTM-CRF-NER源码地址 ...
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 ...
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 ...
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 ...
github地址:https://github.com/taishan1994/tensorflow-bilstm-crf 1、熟悉数据 msra数据集总共有三个文件: train.txt:部分数据 test.txt:部分数据 testright.txt:部分 ...
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 ...
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 ...