BERT中NER的正确格式化数据应该是什么样子的？
BERT中NER的正确格式化数据应该是以token为单位的序列，每个token包括词语和对应的标签。常见的格式是BIO（Begin, Inside, Outside）或者BIOES（Begin, Inside, Outside, End, Single）。
在BIO格式中，B代表一个实体的开始，I代表一个实体的内部，O代表非实体。例如，对于句子"我爱北京天安门"，如果"北京天安门"被标记为实体，那么对应的格式化数据可以是： 我 O 爱 O 北京 B-LOC 天 B-LOC 安 I-LOC 门 I-LOC
在BIOES格式中，除了B、I、O之外，还有E（实体结束）和S（单个实体）。例如，对于句子"我爱北京天安门"，如果"北京天安门"被标记为实体，那么对应的格式化数据可以是： 我 O 爱 O 北京 B-LOC 天 I-LOC 安 I-LOC 门 E-LOC
这样的格式化数据可以用于训练和评估命名实体识别（NER）模型。对于BERT模型，可以使用相应的预训练模型进行微调，以实现更准确的NER任务。
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我正在使用Huggingface的transformers库，并希望使用BERT执行NER。我试图找到一个明确的例子，说明如何使用BERT为NER正确格式化数据。从论文和我发现的评论中，我并不完全清楚。"John Johanson lives in Ramat Gan."
labels = ['B-PER', 'I-PER', '
浏览 12提问于2020-02-14得票数 2
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我正试图在Github中找到一个存储库，以获得用于NER任务的Bert模型的Pytorch-重新实现。到目前为止，我发现了以下的回复：https://github.com/Louis-udm/NER_伯特_通用报告格式
https://github.com/sberb
浏览 0提问于2019-05-02得票数 0
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我们可以在基于spacy或bert的自定义NER模型中拥有的实体的最大极限是什么？我见过网络上的例子，它们被训练成每个模型最多有10个自定义实体，甚至Ontonotes数据集也有18个实体，那么在一个NER模型中拥有一定数量的实体会影响模型的学习能力和性能吗？
浏览 6提问于2022-05-08得票数 1
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我只使用了不同的公司名称，不同的日期共振峰和不同的街道地址进行培训。因此，我的数据集中的每一行都有1到5个单词(有些单词可以是数字)。是否可以使用该模型来检测字符串(地址、公司或日期)在较大文本中的位置？我认为这种模型被称为NER模型(命名实体识别)。
我的模型接受字符串输入，并决定它是公司、个人还是地址。如何检测" Amazon“的开始索引和结束索引，或者如何从该文本中
浏览 4提问于2021-03-27得票数 3
基于和给出的完美答案，我现在需要使用这种方法来更新表列。Table1 (数据表)--------------------------------------to find "Caesar"again |mappingItemAdamCaesarCaesar预期结果更新says hello
浏览 3提问于2022-11-24得票数 0
我已经成功安装了来自DeepPavlov(ner_ontonotes_bert_mult)的多语言NER模型。我想用阿尔巴尼亚language.Is中的新数据(与他们在页面中建议的格式相同)重新训练这个模型(用不同语言的数据从DeepPavlov重新训练多语言NER模型)，或者只有在我们有英语数据的情况下才能进行重新训练
浏览 33提问于2021-05-21得票数 1
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我想要创建一个NER，以获取句子(persian-farsi)的实体，而spacy没有Persian语言-- sentence如下所示 'quantity': '5', 'price': '45',
浏览 2提问于2022-01-03得票数 1
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import pipeline
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("dslim/bert-large-NER")
nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokeni
浏览 5提问于2021-11-06得票数 0
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当我想用我的自定义数据集训练这个'ner_ontonotes_bert_mult‘模型时，它显示了下面的错误。(我已经将我的数据集保存在~\.deeppavlov\downloads\ontonotes文件夹中，该文件夹在deeppavlov文档中提到过。)/train_model.py", line 12, in <module>
ner_model = train_model(configs.<em
浏览 69提问于2021-08-06得票数 0
我试图使用NER为tweets dataset构建一个tweets dataset模型，并最终得到这个错误。请帮帮忙from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassificationmodel = Aut
浏览 10提问于2022-10-25得票数 0
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这里我的要求是给出一个句子(序列)，我只想提取序列中存在的实体，而不将它们分类为NER任务中的类型。我看到BertForTokenClassification为NER做了分类。这能适应于仅仅提取吗？能不能仅用于实体的提取/识别？
浏览 0提问于2019-10-24得票数 0
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对于任何新的任务，我们需要一系列的单词和它们相应的标签。要从BERT中提取这些单词的特性，需要将它们标记为子字。它的标签将如何表示？
根据纸，“我们使用第一个子令牌的表示作为NER标签集上的令牌级分类器的输入”。因此，我假设，对于子词['in', '##fr', '##e', '##quent']，第一个子词的标签将是这
浏览 0提问于2020-03-13得票数 8
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3回答
我面临的问题是，他们在培训NLTK的NLTK上没有我的自定义数据的帮助。他们使用了MaxEnt，并在ACE语料库上进行了训练。我已经在网上搜索了很多，但是我找不到任何可以用来训练NLTK的人的方法。如果有人可以为我提供任何链接/文章/博客等，这可以指导我培训用于培训NLTK的NER的数据集格式，这样我就可以准备关于该特定格式的数据集。如果我被定向到任何链接&#x
浏览 0提问于2015-01-29得票数 12
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使用CLI命令训练BERT
、、、、
我已经从transformer存储库下载了HuggingFace BERT模型，找到了here，并希望通过使用run_ner.py脚本在自定义NER标签上训练模型，因为它在“命名实体识别”一节中被引用为我在代码中定义了模型(“bert-base-德语-大小写”)、数据(“数据/语句_数据.txt”)和标签(“data_dir /labels.txt)”作为默认值。--do_eval --do_predict 但它能做的</e
浏览 76提问于2020-11-02得票数 0
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我知道和，但它们并没有帮助我处理下面这些具体的案例。5 mm>>> a = amazing_parser.parse("Round 23/22; 24,9x12,2")24,9 x 12,2>>> from deeppavlov import configs, build_model
>>>
浏览 4提问于2019-09-25得票数 3
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我曾经用huggingface来进行句子分类，取得了很好的效果，但是现在我想把它应用到另一个用例中。下面是我想要的那种数据集(不是确切的)。bone我有一个包含这三列的训练数据集我在伯特研究过不同的预先训练过的模特，但我没有取得任何成功。我用错工具了吗？
浏览 8提问于2020-04-10得票数 1
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我希望在整个文档上使用BERT-嵌入来实现NER。一个文档由几个句子组成，每个句子都由标记组成，并有可变的长度。现在，我用BERT为每个句子创建单词嵌入，并为每个句子创建pad。然后，我想在文档的所有标记上使用双向LSTM来执行NER，而不仅仅是在句子上。中。不幸的是，这些句子包含填充的记号(0)，bidirectional_rnn应该跳过它们。我不能使用sequence_length参数的bidi
浏览 0提问于2019-03-31得票数 0
1回答
在试验变压器的TFBertForSequenceClassification和BertTokenizer时，我注意到BertTokenizer：以这种方式标记文本与用于为BERT模型构造标记器的标记器不同：
!/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-
浏览 0提问于2020-10-21得票数 1
我的问题不是如何添加新的标记，或者如何使用特定于领域的语料库进行训练，我已经在这样做了。 问题是，我是应该在传销培训之前添加特定于领域的令牌，还是让Bert弄清楚上下文？如果我选择不包括令牌，我会得到一个像NER这样的糟糕的特定于任务的模型吗？为了让你更多地了解我的情况，我正在使用葡萄牙语训练一个关于医学文本的Bert模型，因此，我的语料库<em
浏览 15提问于2021-04-12得票数 2
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如何微调伯特自己的任务？
、、、、
我想用我自己语言的数据对伯特进行预培训，因为BERT的多语言(包括我的语言)模型并不成功。由于整个训练成本很高，所以我决定对其进行微调，包括两个任务:蒙面语言模型和下一个句子预测。以前有针对不同任务(NER、情感分析等)的实现，但我找不到对它自己的任务进行任何微调。有什么我看不到的实现吗？如果没有，我应该从哪里开始呢？我需要初步的帮助。
浏览 1提问于2019-05-03得票数 0
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