# 使用BERT进行命名实体识别的Python代码示例
## 什么是命名实体识别（NER）
命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务。其目标是从文本中识别出特定类型的实体，例如人名、地名、组织名、日期等。这些实体在信息提取和文本理解中发挥着重要作用。
## BERT简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from T
一、BERT的基本理念BERT是Birdirectional Encoder Representation from Transformers的缩写，意为多Transformer的双向编码器表示法，它是由谷歌发布的先进的嵌入模型，BERT是自然语言处理领域的一个重大突破，它在许多自然语言处理任务中取得了突出的成果，比如问答任务，文本生成，句子分类等等，BERT成功的一个主要原因是，它是基于上下文的
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2023-11-02 12:38:22
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# BERT命名实体识别（NER）与PyTorch实现
## 引言
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理中的一项重要任务。它的目标是识别文本中提到的人名、地点名、组织名等实体。在现代NLP中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一种强大的预训练模型，在N
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
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2023-10-27 20:57:30
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PyTorch1：tensor2、torch.nn、autograd、loss等神经网络学习手册（持续更新） 链接：画图、读写图片 文章目录一、tensor二、完整训练过程：数据、模型、可学习参数、保存与加载1、数据dataa、构建网络-数据b、补充知识：查看数据集与自定义数据集补充1：查看torchvision.datasets下载的数据集补充2：查看通过torch.utils.data.Dat
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
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2024-08-07 09:17:19
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# 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
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# 使用PyTorch和BERT进行命名实体识别的完整指南
## 一、引言
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，用于识别文本中的实体名称，例如人名、地名、组织名等。使用预训练的BERT模型来实施NER任务可以大大提高模型的效果。本文将详细介绍如何使用PyTorch和BERT实现命名实体识别，包括所需的步骤、代码示例
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
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2024-01-02 15:58:56
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写在前面最近在看命名实体识别相关的模型，实验室正好有中医典籍文本的命名实体标注数据集，拿来练练构建一个简单的CRF模型，顺便记录下来，代码可以作为一个参考，手中有标注数据集就可以使用这段代码来训练自己的CRF模型。本次实验用到了sklearn_crfsuite库，这是一个轻量级的CRF库，不仅提供了训练预测方法，还提供了评估方法。数据集的格式大致如下图所示：每行包含一个字和对应的标注，用空行来分隔
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2024-06-10 15:57:22
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用深度学习做命名实体识别(附代码) 基于CRF做命名实体识别系列用CRF做命名实体识别(一)用CRF做命名实体识别(二)用CRF做命名实体识别(三)一. 摘要之前用CRF做了命名实体识别，效果还可以，最高达到0.9293，当然这是自己用sklearn写的计算F1值，后来用conlleval.pl对CRF测试结果进行评价，得到的F1值是0.9362。接下来基于BILSTM-CRF做命名实体
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2024-08-08 15:37:24
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1 命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是信息抽取、信息检索、意见挖掘以及问答系统等自然语言处理任务中不可或缺的关键技术，其主要任务是识别出文本中表示命名实体的成分，包括人名、地名、日期等并加以归类，因而也被称作命名实体识别和分类（Named Entity Recognition and Classification，NERC）。 NER的方法可以分
命名实体识别，Named Entity Recognition，简称NER。指的是构建合适的模型，从给定的数据（常常是文本）中得到所需实体的过程。1、什么是命名实体命名实体指的就是所有以名称来作为标识的实体。在有的资料1中，将命名实体分为三大类（实体类、时间类和数字类）七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比）。随着技术的发展以及语言习惯的更新，上述分类方法可能并不适用于所有场景，根据
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2024-02-04 20:10:24
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主要部分Embeddinginput：所有文字的字典文件，{index：word,…}；所有文字的embedding文件，{word:embedding,…}；output： 将字典中的文字全部用embedding表示,{index:embedding}。 tensorflow提供索引的方式，每次索引对应word的embedding向量。Datasetinput_x:[batch_size,max
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2024-04-26 14:54:24
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利用tensorflow2自带keras搭建BiLSTM+CRF的序列标注模型，完成中文的命名实体识别任务。这里使用数据集是提前处理过的，已经转成命名实体识别需要的“BIO”标注格式。详细代码和数据：https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo模型结构BiLSTM+CRF模型就是在双向LSTM模型的输出位置接上一个CRF层，这样可以学习到相邻输出之间的依赖关
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2023-07-25 07:09:24
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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（
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2023-10-07 19:27:05
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简介 命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理中走向实用化过程中占有重要地位。 一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体、时间、数字）、七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比），其中人名、地名、组织机构是最常用到的三种。 命名实体的过程通常包括两部分： 1）实体边界识别
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2024-08-08 16:06:22
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命名实体识别的常用方法是BiLSTM-CRF和BERT-CRF，可以完美的匹配该任务。综述摘要命名实体识别 (NER) 是从属于预定义语义类型（如人、位置、组织等）的文本中识别刚性指示符的任务。NER 一直是许多自然语言应用的基础，如问答、文本摘要和机器翻译。早期的 NER 系统在以设计特定领域的特征和规则的人工工程成本实现良好性能方面取得了巨大成功。近年来，深度学习通过非线性处理得到连续实值向量
大家好，今天跟大家介绍一下基于pyltp做中文文本中命名实体的识别。基于词典来介绍一下整个流程，首先跟大家介绍一下理论知识以方便大家理解，最后附上完整代码供大家参考学习。什么是命名实体的识别基于词典与统计的算法一、认识命名实体识别过程 1、什么是命名实体的识别 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是自然语言处理中的一项基础任务，
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2023-12-09 23:14:18
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模型部署介绍当我们通过深度学习完成模型训练后，有时希望能将模型落地于生产，能开发API接口被终端调用，这就涉及了模型的部署工作。Modelarts支持对tensorflow，mxnet，pytorch等模型的部署和在线预测，这里老山介绍下tensorflow的模型部署。模型部署的工作实际上是将模型预测函数搬到了线上，通常一个典型的模型预测流程如下图所示：模型部署时，我们需要做的事情...
原创
2021-05-25 10:16:20
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