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
# 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
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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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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# PyTorch 命名实体识别
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[模型搭建]
B --> C[训练模型]
C --> D[评估模型]
D --> E[部署模型]
```
## 2. 步骤及代码注释
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备数据集，可以使用现成的数据集或自己标注数据集。数据集需要
原创
2024-03-10 03:34:26
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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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# 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
1. Abstract 现有的信息提取系统如命名实体识别系统大多只能提取得到输入文本的序列依赖信息（sequential context）和局部依赖信息（local dependency context），但非局部（non-local）依赖信息与非序列（non-sequential）信息对于信息提取同样重要，论文针对这个问题提出GraphIE（Graph Information Ex
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2024-08-09 15:28:33
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本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇目录1 Create Dataset1.1 生成训练集和测试集1.2 生成验证集2 模型训练 2.1 都进行微调2.2 只微调最后2.3 从头开始训练不微调3 模型验证与可视化3.1 模型验证
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2023-11-21 17:14:41
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通过本文你将了解如何训练一个人名、地址、组织、公司、产品、时间，共6个实体的命名实体识别模型。准备训练样本下面的链接中提供了已经用brat标注好的数据文件以及brat的配置文件，因为标注内容较多放到brat里加载会比较慢，所以拆分成了10份，每份包括3000多条样本数据，将这10份文件和相应的配置文件放到brat目录/data/project路径下，然后就可以从浏览器访问文件内容以及相应的标注情况
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2024-08-08 16:36:10
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# IDCNN命名实体识别(PyTorch)
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一项重要任务，它的目标是从文本中识别出特定类型的命名实体。本文将介绍使用IDCNN（Incremental Dilated Convolution Neural Networks）模型进行命名实体识别的方法，并使用PyTorch实现。
## IDCNN模型
原创
2023-07-29 05:39:45
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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。
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2023-09-08 10:47:46
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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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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“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分：（1）实体边界识别；（2） 确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）。二 、基于NLTK的命名实体识别：NLTK：由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工
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2024-06-05 12:20:26
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命名实体识别（英语：Named Entity Recognition），简称NER，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，以及时间、数量、货币、比例数值等文字。目前在NER上表现较好的模型都是基于深度学习或者是统计学习的方法的，这些方法共同的特点都是需要大量的数据来进行学习，本文使用的数据集是2018ACL论文中新浪财经收集的简历数据。数据集链接：https:/
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2023-07-07 01:01:22
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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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NER是一种用于识别和分类文本中命名实体的信息提取技术。这些实体可以是预先定义的和通用的，比如位置名称、组织、时间等，或者它们可以非常具体，比如简历中的示例。NER在业务中有各种各样的应用。我认为，当你在写一封电子邮件，你在邮件中提到一个时间或者附加一个文件，gmail会提供设置一个日历通知，或者提醒你附加文件，以防你发送电子邮件时没有附加附件。NER的其他应用包括：从法律、金融和医疗文档中提取重
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2024-01-26 09:34:52
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一、NER简介 NER又称作专名识别，是自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体，通常包括人名、地名、组织机构名、日期时间、专有名词等。NER包含以下model：3 class model : Location, Person, Organization4 clas
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2023-08-13 09:15:24
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