基於 bi-LSTM和CRF的中文命名實體識別
follow: https://github.com/zjy-ucas/ChineseNER 這里邊主要識別的實體如圖所示，其實也就主要識別人名PER，機構ORG和地點LOC： B表示開始的字節，I表示中間的字節，E表示最后的字節，S表示該實體是單字 ...
原文：關於bert+lstm+crf實體識別訓練數據的構建
一.在實體識別中，bert lstm crf也是近來常用的方法。這里的bert可以充當固定的embedding層，也可以用來和其它模型一起訓練fine tune。大家知道輸入到bert中的數據需要一定的格式，如在單個句子的前后需要加入 CLS 和 SEP ，需要mask等。下面使用pad sequences對句子長度進行截斷以及padding填充，使每個輸入句子的長度一致。構造訓練集后，下載中文的 ...
2019-10-24 12:44 0 2983 推薦指數：
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