基於BERT的中文命名實體識別任務(BERT-BiLSTM-CRF-NER) TensorFlow環境 官方requirements.txt要求環境版本 本人實現代碼TensorFlow環境版本 數據集地址 BERT-BiLSTM-CRF-NER源碼地址 ...
接下來我們繼續對官方基於bert的模型進行擴展,之前的可參考: 基於bert命名實體識別 一 數據處理 命名實體識別數據預處理 命名實體識別之創建訓練數據 命名實體識別之使用tensorflow的bert模型進行微調 命名實體識別之動態融合不同bert層的特征 基於tensorflow 直接看代碼: 結果: 說明: 我們可以直接調用官方的tensorflow的bert模型來使用bert,接下來,我 ...
2020-12-13 22:22 0 926 推薦指數:
基於BERT的中文命名實體識別任務(BERT-BiLSTM-CRF-NER) TensorFlow環境 官方requirements.txt要求環境版本 本人實現代碼TensorFlow環境版本 數據集地址 BERT-BiLSTM-CRF-NER源碼地址 ...
輸出: 說明: bert中文base版總共有12層,也就是每一層都可以輸出相應的特征,我們可以使用model.all_encoder_layers來獲取,然后我們將每一層的768維度的特征映射成1維,對每一個特征進行最后一個維度的拼接后經過softmax層,得到 ...
我們知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多內容,在進行微調時有許多部分都是我們用不到的,我們需要截取一些用到的部分,使得我們能夠更容易進行擴展,接下來本文將進行一一講解。 1、需要的文件 tokenization.py:用於對數據進行處理,主要是分詞 ...
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 ...
github地址:https://github.com/taishan1994/tensorflow-bilstm-crf 1、熟悉數據 msra數據集總共有三個文件: train.txt:部分數據 test.txt:部分數據 testright.txt:部分 ...
利用tensorflow2自帶keras搭建BiLSTM+CRF的序列標注模型,完成中文的命名實體識別任務。這里使用數據集是提前處理過的,已經轉成命名實體識別需要的“BIO”標注格式。 詳細代碼和數據:https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo 模型 ...
源碼: https://github.com/Determined22/zh-NER-TF 命名實體識別(Named Entity Recognition) 命名實體識別(Named Entity Recognition, NER)是 NLP 里的一項很基礎的任務,就是指從文本中 ...