项目场景：选loss的时候不知道选哪个问题描述CrossEntropyLoss 非常常用但是在pytorch里集成了很多CEloss的变种，虽然一般使用普通的CrossEntropyLoss，但是对于其他的CEloss不知道有什么区别，参考了这篇博文 详解pytorch中的交叉熵损失函数 ，在这个基础上做了一些小实验,仅做个人钻牛角尖备忘解决方案：具体写在备注里了，强烈建议没事多看看pytorch
# 如何实现“pytorch bert微调中文实体识别”
## 1. 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch和BERT模型进行中文实体识别的微调。对于一个刚入行的小白来说，这可能是一个有趣的挑战，但请不要担心，我将一步步指导你完成整个过程。
## 2. 流程概览
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 |
编辑整理：韦国迎 天虹导读：命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的热点研究方向之一，目的是识别文本中的命名实体，并将其归纳到相应的实体类型中。命名实体识别也是NLP最重要的底层任务之一，在学术界和工业界一直都是重点研究的问题。今天主要和大家分享音乐领域的命名实体识别技术，包括以下几方面内容：背景介绍候选生成与训练数据构建用户Quer
# NLP实体识别：BERT模型
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，涉及到对文本语义、语法和意图等进行分析和理解。实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是NLP领域的一个重要任务，旨在从文本中识别出表示具体事物的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
在过去的几年里，深度学习在N
原创
2023-07-23 11:19:02
152阅读
命名实体识别(Named EntitiesRecognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务。其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体。由于这些命名实体数量不断增加，通常不可能在词典中穷尽列出，且其构成方法具有各自的一些规律性，因而,通常把对这些词的识别从词汇形态处理(如汉语切分)任务中独立处理，称为命名实体识
# 使用PyTorch实现BERT命名实体识别
## 介绍
在自然语言处理领域，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一个重要的任务。它的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织名等。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer
原创
2023-08-16 07:58:57
124阅读
人工智能入门学习笔记（三）项目：Purdue University BME595课程作业Homework03——Artificial Neural Network - Back-Propagation pass代码、输出结果、结果分析图代码结果输出：结果分析图：知识框架原理概述损失函数MSE(Mean Square Error) 均方误差CE(Cross Entropy) 交叉熵信息量熵相对熵（
方法一：https://github.com/hanxiao/bert-as-service 详情参考该github使用肖涵博士的bert-as-service，这里笔者使用的为python3.5，tensorflow1.13版本，同时还需要pip安装如下几个包，pip install bert-serving-serverpip install bert-serv
概述tSNE是一个很流行的降维可视化方法，能在二维平面上把原高维空间数据的自然聚集表现的很好。这里学习下原始论文，然后给出pytoch实现。整理成博客方便以后看SNEtSNE是对SNE的一个改进，SNE来自Hinton大佬的早期工作。tSNE也有Hinton的参与。先解释下SNE。 SNE 全称叫Stochastic Neighbor Embedding。思想是这样的，分别在降维前和降维后的数据集
转载
2023-07-23 20:48:53
94阅读
最近入门BERT，在网上观看了一些网课视频理解了原理，并且找到了pytorch版本的源码，经过一遍阅读有了初步的认知，所以在此记录，温故而知新。其整体代码框架如下（有些部分我也略有改动，但整体不影响）： 解读一个项目的代码，自然要从main开始，所以我们打开main.py（项目中是__main__.py）后看到首先是对一些路径参数的填写： 我个人的上述自个的参数为 --trai
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx文件描述model/: 模型代码bert_lstm_crf.pycnn.pycrf.p...
转载
2021-10-22 17:49:45
1493阅读
点赞
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 ：datayx文件描述model/: 模型代码bert_lstm_crf.pycnn.pycrf.p...
转载
2022-01-24 13:45:53
1204阅读
一．什么是命名实体识别二．基于NLTK的命名实体识别三．基于Stanford的NER四.【实战案例】医学糖尿病数据命名实体识别，
【Python数据挖掘解决方案】医学糖尿病数据命名实体识别wx7dcc75bb5e655e9b.h5.xiaoe-tech.com
一 、什么是命名实体识别？命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名
tensorflow中存在许多内置的模型，可以用来进行图片的识别。下面将介绍一下使用object_detection进行物体识别需要的环境。配置环境：1. 通过proto将对应的.proto文件变成.py文件。2. 首先将tensorflow_slim模块加入到环境变量中，然后打开cmd窗口，输入python, 然后输入import slim 若是不报错则证明可以环境已经导入3. 在o
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
引言：NLP技术目前在社会各个领域都在应用，其中在命名实体识别方面应用很广泛，也是极具特色的。一、利用NLP技术训练模型，来识别病例里面的关键信息。1、搜集数据（训练数据、验证数据、测试数据还有一个字典（key：命名实体，value：实体类型））: 训练数据、验证数据、测试数据都是些病例文本信息，字典是我们要识别出来的命名实体，该字典会添加到，jieba分词工具里面，这样才能分出我们要的命名实体。
转载
2023-09-08 10:47:46
127阅读
实体识别(4) -基于Bert进行商品标题实体识别[很详细]
原创
2023-05-17 10:32:41
131阅读
神经网络结构在命名实体识别（NER）中的应用近年来，基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展。作为NLP领域的基础任务—命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）也不例外，神经网络结构在NER中也取得了不错的效果。最近，我也阅读学习了一系列使用神经网络结构进行NER的相关论文，在此进行一下总结，和大家一起分享学习。1 引言 命名实体识别（Name
BERT模型介绍一、什么是BERT？BERT：全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，BERT的模型架构基于多层双向转换解码，因为decoder是不能获要预测的信息的，模型的主要创新点都在pre-traing方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Pred
本文主要是针对入门级别的Bert使用，先让模型能够实现文本分类，后续会讲解huggingface的Bert流程化的使用，包括英文文本分类和中文文本分类。英文部分使用BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding中的Cola数据集，任务如下图 这个数据集包括四列：[‘sentence_s
转载
2023-07-04 21:49:21
262阅读
