文件名称：NER_BERTandKoBERT:使用韩国海事大学实体名称语料库的基于BERT和KoBERT的实体名称识别模型
文件大小：38KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-30 10:44:55
JupyterNotebook
NER_BERT和KoBERT 这是使用韩国海事大学的实体名称语料库实现的基于BERT和基于KoBERT的实体名称识别模型的实现。 它是由Google Colab编写的，可在更高性能的环境中实施。 文件描述 “ BERT_NER_KMOU.ipynb” 该文件中编写了用于实现基于Google BERT的实体名称识别模型的过程和代码。 “ KoBERT_NER_KMOU.ipynb” 该文件中编写了用于实现基于SKTBrain基于KoBERT的实体名称识别模型的过程和代码。 它的流程与基于BERT的模型实现过程相同，但是在数据预处理，建模和推理方面存在一些差异。 “ NER_Data_Parsing_example.ipynb” 这是仅解析海洋大学实体名称的语料库中必要部分的代码示例。 实施过程 1.数据收集与建设 在对韩国海事大学的实体名称语料库中的每个输入数据和目标数据进行了大
【文件预览】：
NER_BERTandKoBERT-main
----README.md(3KB)
----KoBERT_NER_KMOU.ipynb(84KB)
----NER_Data_Parsing_example.ipynb(8KB)
----BERT_NER_KMOU.ipynb(80KB)