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 ...
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 ...
一.簡介 此模型采用bertBERT for Joint Intent Classification and Slot Filling進行意圖識別與槽填充。 結構如下: ...
一.實體識別作為信息抽取中基礎的也是重要的一步,其技術可以分為三類,分別是其於規則的方法、其於統計模型的方法以及基於深度學習的方法。 基於規則的方法,主要依靠構建大量的實體抽取規則,一般由具有一定領 ...