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CLUENER2020:BiLSTM \ BERT \ Roberta(+ CRF)模型的PyTorch实现,用于命名实体识别

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Chinese NER Project 本项目为CLUENER2020任务baseline的代码实现,模型包括 BiLSTM-CRF BERT-base + X (softmax/CRF/BiLSTM+CRF) Roberta + X (softmax/CRF/BiLSTM+CRF) 本项目BERT-base-X部分的代码编写思路参考 。 项目说明参考知乎文章: Dataset 实验数据来自。这是一个中文细粒度命名实体识别数据集,是基于清华大学开源的文本分类数据集THUCNEWS,选出部分数据进行细粒度标注得到的。该数据集的训练集、验证集和测试集的大小分别为10748,1343,1345,平均句子长度37.4字,最长50字。由于测试集不直接提供,考虑到leaderboard上提交次数有限,本项目使用CLUENER2020的验证集作为模型表现评判的测试集。 CLUENER2020共有10个
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- #完美解决问题
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- #内容详尽
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- 魏水华2023-07-24通过CRF的引入,该文件进一步提升了NER任务的性能。
- 傅融2023-07-24结合BiLSTM、BERT和Roberta的模型实现,让命名实体识别效果更上一层楼。
- 高工-老罗2023-07-24这个文件真实可靠,对于命名实体识别很有帮助。
- 奔跑的楠子2023-07-24这个文件提供了一个PyTorch实现的模型,方便了大家的实际应用。
- 練心2023-07-24该文件对命名实体识别模型进行了优化,提高了识别准确度。

PeterLee龍羿學長
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