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          命名實(shí)體識(shí)別工具,支持BertSoftmax、BertCrf、BertSpa,開(kāi)箱即用

          共 2080字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2022-07-31 20:07


          向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個(gè)號(hào)??????

          機(jī)器學(xué)習(xí)AI算法工程   公眾號(hào):datayx


          nerpy實(shí)現(xiàn)了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多種命名實(shí)體識(shí)別模型,并在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上比較了各模型的效果。


          https://github.com/shibing624/nerpy


          Evaluation



          說(shuō)明:

          • 結(jié)果值均使用F1

          • 結(jié)果均只用該數(shù)據(jù)集的train訓(xùn)練,在test上評(píng)估得到的表現(xiàn),沒(méi)用外部數(shù)據(jù)

          • shibing624/bert4ner-base-chinese模型達(dá)到同級(jí)別參數(shù)量SOTA效果,是用BertSoftmax方法訓(xùn)練, 運(yùn)行examples/training_ner_model_file_demo.py代碼可在各中文數(shù)據(jù)集復(fù)現(xiàn)結(jié)果

          • shibing624/bert4ner-base-uncased模型是用BertSoftmax方法訓(xùn)練, 運(yùn)行examples/training_ner_model_eng_demo.py代碼可在CoNLL-2003英文數(shù)據(jù)集復(fù)現(xiàn)結(jié)果

          • 各預(yù)訓(xùn)練模型均可以通過(guò)transformers調(diào)用,如中文BERT模型:--model_name bert-base-chinese

          • 中文實(shí)體識(shí)別數(shù)據(jù)集下載鏈接見(jiàn)下方

          • QPS的GPU測(cè)試環(huán)境是Tesla V100,顯存32GB



          Install

          python 3.8+

          pip install torch # conda install pytorchpip install -U nerpy

          or

          pip install torch # conda install pytorchpip install -r requirements.txt

          git clone https://github.com/shibing624/nerpy.gitcd nerpy

          pip install --no-deps .













          BertSoftmax 模型

          BertSoftmax實(shí)體識(shí)別模型,基于BERT的標(biāo)準(zhǔn)序列標(biāo)注







          機(jī)器學(xué)習(xí)算法AI大數(shù)據(jù)技術(shù)

           搜索公眾號(hào)添加: datanlp

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