文件名称：pytorch_lstmcrf:LSTM-CRF的Pytorch实现以实现命名实体识别
文件大小：50KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-06 03:29:40
Python
用于命名实体识别（或序列标记）的LSTM-CRF模型 该存储库实现了用于命名实体识别的LSTM-CRF模型。 该模型与的模型相同，只是我们没有BiLSTM之后的最后一个tanh层。 我们在CoNLL-2003和OntoNotes 5.0英文数据集上均达到了SOTA性能（请通过使用Glove和ELMo来检查我们的，通过对BERT进行微调来检查其他）。 公告内容 我们实现了模块，该模块允许O（log N）推断和回溯！ 通过微调BERT / Roberta **获得 模型 数据集 精确 记起 F1 基于BERT的情况+ CRF（此存储库） CONLL-2003 91.69 92.05 91.87 Roberta-base + CRF（此仓库） 2003年 91.88 93.01 92.44 基于BERT的情况+ CRF（此存储库） 笔记5 89.57 89.45
【文件预览】：
pytorch_lstmcrf-master
----trainer.py(12KB)
----preprocess()
--------get_elmo_vec.py(3KB)
--------get_bert_vec.py(3KB)
----ner_predictor.py(4KB)
----data()
--------conll2003_sample()
----src()
--------data()
--------model()
--------__init__.py(0B)
--------config()
----README.md(6KB)
----transformers_predictor.py(3KB)
----transformers_trainer.py(13KB)
----docs()
--------fast_crf.md(1KB)
--------other_usage.md(2KB)
--------transformers_benchmark.md(2KB)
--------benchmark.md(4KB)