前言:譯者實測 PyTorch 代碼非常簡潔易懂,只需要將中文分詞的數據集預處理成作者提到的格式,即可很快的就遷移了這個代碼到中文分詞中,相關的代碼后續將會分享。 具體的數據格式,這種方式並不適合處理很多的數據,但是對於 demo 來說非常友好,把英文改成中文,標簽改成分詞問題中的 “BEMS ...
文章目錄基本介紹BertForTokenClassificationpytorch crf實驗項目參考基本介紹命名實體識別:命名實體識別任務是NLP中的一個基礎任務。主要是從一句話中識別出命名實體。比如姚明在NBA打球 從這句話中應該可以識別出姚明 人 , NBA 組織 這樣兩個實體。常見的方法是對字或者詞打上標簽。B type, I type, O, 其中B type表示組成該類型實體的第一個字 ...
2019-07-24 16:05 0 1923 推薦指數:
前言:譯者實測 PyTorch 代碼非常簡潔易懂,只需要將中文分詞的數據集預處理成作者提到的格式,即可很快的就遷移了這個代碼到中文分詞中,相關的代碼后續將會分享。 具體的數據格式,這種方式並不適合處理很多的數據,但是對於 demo 來說非常友好,把英文改成中文,標簽改成分詞問題中的 “BEMS ...
前言:譯者實測 PyTorch 代碼非常簡潔易懂,只需要將中文分詞的數據集預處理成作者提到的格式,即可很快的就遷移了這個代碼到中文分詞中,相關的代碼后續將會分享。 具體的數據格式,這種方式並不適合處理很多的數據,但是對於 demo 來說非常友好,把英文改成中文,標簽改成分詞問題中的 “BEMS ...
pytorch實現BiLSTM+CRF用於NER(命名實體識別)在寫這篇博客之前,我看了網上關於pytorch,BiLstm+CRF的實現,都是一個版本(對pytorch教程的翻譯), 翻譯得一點質量都沒有,還有一些竟然說做得是詞性標注,B,I,O是詞性標注的tag嗎?真是誤人子弟 ...
本篇文章假設你已有lstm和crf的基礎。 BiLSTM+softmax lstm也可以做序列標注問題。如下圖所示: 雙向lstm后接一個softmax層,輸出各個label的概率。那為何還要加一個crf層呢? 我的理解是softmax層的輸出是相互獨立的,即雖然BiLSTM學習到了 ...
介紹 在之前我們介紹和使用了 BERT 預訓練模型和 GPT-2 預訓練模型,分別進行了文本分類和文本生成次。我們將介紹 XLNet 預訓練模型,並使用其進行命名實體識別次。 知識點 XLNet 在 BERT 和 GPT-2 上的改進 XLNet 模型結構 使用 XLNet ...
用CRF做命名實體識別(一) 用CRF做命名實體識別(三) 一. 摘要 本文是對上文用CRF做命名實體識別(一)做一次升級。多添加了5個特征(分別是詞性,詞語邊界,人名,地名,組織名指示詞),另外還修改了特征模板,最終訓練了11個小時,F1值為0.98。(這里面有錯誤,計算F1值不應該 ...
目錄 pytorch-crf包API 例子 Getting started Computing log likelihood Decoding crf.py實現代碼注釋 pytorch-crf包提供了一個 CRF層 ...