命名實體識別實踐（bert 微調）

任務場景

bert重新整理了各大記錄，在這裡就不多介紹了，是乙個非常好的預訓練模型，我們只需要根據後續任務進行微調，本文採用bert+微調的方式實現了一版ner。

def

biuildmodel
(self)
:        input_ids = layers.input(shape=
(self.max_seq_len,))
input_mask = layers.input(shape=
(self.max_seq_len,))
input_type_ids = layers.input(shape=
(self.max_seq_len,))
embeding = b_embeding_layer(max_seq_len=self.max_seq_len)
([input_ids,input_mask,input_type_ids]
)        lstm_encode = layers.bidirectional(layers.lstm(units=unit_len, return_sequences=
true))
(embeding)
dense1 = layers.timedistributed(layers.dense(dense_len, activation=
"tanh"))
(lstm_encode)
dense1 = layers.dropout(
0.05
)(dense1)
crf = crf(self.class_num, sparse_target=
false
)        crf_res = crf(dense1)
model = model(inputs=
[input_ids, input_mask, input_type_ids]
, outputs=
[crf_res]
)        adam = adam(lr=
0.001
)        model.
compile
(optimizer=adam, loss=crf.loss_function, metrics=
[crf.accuracy]
)print
(model.summary())
return model

結果：效果確實比原來提公升不少，哈哈。

命名實體識別實踐（albert crf）

該專案是識別query中實體的專案，由於業務特點，query中實體較密集且連續。該專案是albert在該項目的乙個測試方案，僅僅是想體驗一下albert流程，效果上還可以。使用了bert4keras包，感謝作者。但應該注意的有 1 albert的中文向量版本要看仔細，要和 需要的版本相匹配。2 在使...

ai命名實體識別模型 命名實體識別

crf中有兩類特徵函式，分別是狀態特徵和轉移特徵，狀態特徵用當前節點 某個輸出位置可能的狀態中的某個狀態稱為乙個節點 的狀態分數表示，轉移特徵用上乙個節點到當前節點的轉移分數表示。其損失函式定義如下 crf損失函式的計算，需要用到真實路徑分數 包括狀態分數和轉移分數 其他所有可能的路徑的分數 包括狀...

命名實體識別

簡單的分詞器 如二元分詞器 無法識別oov，所以需要運用一些規定的規則來輔助識別 如 在識別音譯人名時，可以設定規則 一旦發現某詞是人名，而該詞後面跟隨人名詞時，將他們合併 針對不同情況，需要設計相應的標註集 拿人名識別舉例 輸入資料集進行訓練後，會將人名拆分為碎片，模擬人名的錯誤切分.接著，檢查拆...