使用Bert的中文NER BERT代表中文NER。 数据集列表 cner：数据集/ cner 主持人： ： 型号清单 BERT + Softmax BERT + CRF BERT +跨度 需求 1.1.0 = <PyTorch <1.5.0 cuda = 9.0 python3.6 + 输入格式 输入格式（首选BIOS标记方案），每个字符的标签为一行。 句子用空行分隔。 美 B-LOC 国 I-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 I-PER 我 O 跟 O 他 O 运行代码 在run_ner_xxx.py或run_ner_xxx.sh修改配置信息。 sh scripts/run_ner_xxx.sh 注意：模型的文件结构 ├── prev_trained_model | └── bert_base | | └── pytorch_model.bin | | └── config.json | | └── vocab.txt | | └── ...... CLUENER结果 BERT在dev上的整体性能： 准确性（实体） 召回（实

详情见博客：https://blog.csdn.net/HorseRoll/article/details/82800762

双线性神经网络 林崇宇，Aruni RoyChowdhury，Subhransu Maji提出的的双线性CNN的pytorch实现。 整个模型的框架如下图所示： 在此实现中，基础网络使用resnet34结构 依存关系 python> = 3.5 火炬> = 0.4 另外，请将项目文件夹添加到PYTHONPATH并pip install以下软件包： tqdm 数据 下载图片和注释。 将它们提取到data/raw/ 训练 根据本文的要求，该模型的训练分为以下两个步骤： 预训练模型的参数是固定的，只训练最后一个完整的连接层。 运行以下代码。 python bilinear_ResNet_linear_layer.py 在此步骤中，需要计算图像数据的平均值和方差，以进行图像预处理 模型中的所有参数都经过训练。 运行以下代码。 python bilinear_ResNet_fine_tunin

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