BERT+BiLSTM+CRF是一种用于命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的深度学习模型。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，用于捕捉上下文信息；BiLSTM（双向长短时记忆网络）用于处理序列数据；CRF（条件随机场）用于解决标签偏置问题，提高模型的预测准确性。
在训练过程中，需要将输入数据转换为适当的格式，并使用适当的损失函数和优化器进行训练。在推理阶段，可以使用训练好的模型对新的文本进行命名实体识别。
2024-03-08 14:14:58
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Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zip
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2022-12-27 12:26:57
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该代码完整实现了基于bilstm+crf的tensorflow实现，可训练、预测。
├── Batch.py # 实现batch功能
├── bilstm_crf.py # 模型定义
├── data # 数据文件夹
│ ├── Bosondata.pkl # 训练数据的输入（加工后）
│ ├── generate_dataset.py # 数据加工脚本，将原数据处理成模型需要的格式
│ └── wordtagsplit.txt # 原数据
├── train.py # 训练相关的代码
└── utils.py # 功能函数
2022-11-24 19:09:45
2.38MB
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对应这篇文章的数据集，小伙伴们自行取走：
https://sito8.blog.csdn.net/article/details/123233758?spm=1001.2014.3001.5502
2022-09-04 20:50:09
780KB
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站点
小号ELF-细心BiLSTM-ÇRF瓦特第I和T ransferredËmbeddings为因果关系提取。
arXiv论文链接： :
免费访问链接： : （论文中的表6似乎没有被正确编辑...）
强调
提出了一种新颖的因果关系标记方案以服务于因果关系提取
嵌入的嵌入大大减轻了数据不足的问题
自我注意机制可以捕获因果关系之间的长期依赖关系
实验结果表明，该方法优于其他基准
抽象的
从自然语言文本中提取因果关系是人工智能中一个具有挑战性的开放性问题。 现有方法利用模式，约束和机器学习技术来提取因果关系，这在很大程度上取决于领域知识，并且需要相当多的人力和时间来进行特征工程。 在本文中，我们基于新的因果关系标记方案，将因果关系提取公式指定为序列标记问题。 在此基础上，我们提出了一种以BiLSTM-CRF模型为骨干的神经因果提取器，称为SCITE（自注意力BiLSTM-CRF传递嵌
2022-05-22 16:10:26
354KB
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本地代码推荐BiLSTM+CRF（经调试效果佳）：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别【1】
码源。链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/124801116?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22124801116%22%2C%22source%22%3A%22sinat_39620217%22%7D&ctrtid=nDIo1
2022-05-18 16:08:18
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An Attention-Based BiLSTM-CRF Model for
Chinese Clinic Named Entity Recognition；基于注意力的 BiLSTM-CRF 模型
中国门诊病历文本命名实体识别
2022-04-27 20:07:24
879KB
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pytorch lstm+crf、bilstm+crf 、LSTM CRF 命名实体识别代码
代码和数据可以直接运行
2022-04-22 09:08:48
6.83MB
课程目标：
学习完本门课程，您将对自然语言处理技术有更深入的了解，彻底掌握中文命名实体识别技术。
适用人群：
自然语言处理从业者、深度学习爱好者
课程简介：
命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一，在自然语言处理上游各个任务（问答系统、机器翻译、对话系统等）重扮演者十分重要的角色，因此深入掌握命名实体识别技术，是作为自然语言处理从业者毕本技能，本课程理论与实践相结合，希望能给大家带来帮助。
课程要求：
（1）开发环境：Python3.6.5 Tensorflow1.13.1；（2）开发工具：Pycharm；
（3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础；
（4）学院收货：掌握命名实体识别关键技术；
（5）学院资料：见课程资料；
（6）课程亮点：全程实战操作，徒手撸代码。
2022-03-30 21:57:45
515B
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