ner-bert:带有Google bert的BERT-NER(nert-bert)https://github.comgoogle-research

时间:2024-02-24 12:05:27
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文件名称:ner-bert:带有Google bert的BERT-NER(nert-bert)https://github.comgoogle-research

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更新时间:2024-02-24 12:05:27

python nlp python3 pytorch classification

0.论文 有两种基于该体系结构的解决方案。 :有关多语言共享任务的和。 任务和的第二名。 描述 该存储库包含NER任务的解决方案,该解决方案基于PyTorch对,与论文 Jacob Devlin,Chang Ming-Wei Chang,Kenton Lee和克里斯蒂娜·图塔诺娃(Kristina Toutanova)。 此实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow检查点(尤其是)。 旧版本在“旧”分支中。 2.用法 2.1创建数据 from modules.data import bert_data data = bert_data.LearnData.create(


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ner-bert-master
----exps()
--------fre BERTBiLSTMCRF.ipynb(8KB)
--------censor_cls.ipynb(36KB)
--------conll2003 BERTBiLSTMCRF.ipynb(12KB)
--------fre BERTBiLSTMNCRF.ipynb(8KB)
--------conll2003 BERTBiLSTMCRF base BERT.ipynb(12KB)
--------conll2003 BERTBiLSTMAttnNCRF base BERT.ipynb(12KB)
--------fre BERTBiLSTMAttnCRF-fit_BERT.ipynb(8KB)
--------conll2003 BERTBiLSTMAttnCRF base BERT.ipynb(12KB)
--------fre BERTBiLSTMAttnCRF.ipynb(8KB)
--------prc fre.ipynb(6KB)
--------fre BERTBiLSTMAttnNCRF.ipynb(185KB)
--------fre BERTNCRF.ipynb(8KB)
--------fre BERTAttnCRF.ipynb(8KB)
--------fre BERTBiLSTMAttnNCRF-fit_BERT.ipynb(8KB)
--------fre BERTCRF.ipynb(8KB)
----LICENSE(1KB)
----censor.py(948B)
----requirements.txt(89B)
----.gitignore(1KB)
----README.md(5KB)
----modules()
--------models()
--------train()
--------utils.py(2KB)
--------data()
--------__init__.py(69B)
--------layers()
--------analyze_utils()

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