# 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
207阅读
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
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（
转载
2023-10-07 19:27:05
130阅读
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
转载
2024-08-07 09:17:19
200阅读
# 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
转载
2023-10-27 20:57:30
131阅读
# 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
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
转载
2024-01-02 15:58:56
221阅读
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
转载
2024-06-10 15:57:22
60阅读
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
转载
2023-11-02 12:38:22
95阅读
# 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
153阅读
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
转载
2024-08-09 15:28:33
133阅读
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
176阅读
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
转载
2023-11-21 17:14:41
40阅读
# 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
566阅读
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
转载
2024-08-08 16:36:10
117阅读
序列标注任务是中文自然语言处理（NLP）领域在句子层面中的主要任务，在给定的文本序列上预测序列中需要作出标注的标签。常见的子任务有命名实体识别（NER）、Chunk 提取以及词性标注（POS）等。BERT 模型刷新了自然语言处理的 11 项记录，成为 NLP 行业的新标杆。既然 Google 开源这么好的模型架构和预训练的中文模型，那我们就使用它构建一个序列标注模型。PS: 最近我开源了一个极简文
原创
2021-03-31 17:24:13
2813阅读
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
1204阅读
自定义命名实体提取
原创
2022-03-08 10:43:03
154阅读
