同时本篇文章将BERT+CRF模型与其他模型进行了对比，并且对BERT在序列标注上任务上存在的问题进行了分析。 1....同时发现，BERT+CRF模型可以同时解决中文分词和词性标注两个任务，下面我们就通过这两个子任务分析BERT在序列标注上的应用。 2....可以看出BERT+CRF模型的正确率最高，相较于BERT-LSTM+CRF主流模型，提升了51.8%，训练用时缩短了78%。...当我们查看准确率曲线时不难发现，完成一个epoch后，eval数据集的准确率已经超过90%，可见BERT+CRF模型的训练效率和表现均十分出色。...BERT+CRF 相较于其他模型训练速度更快，准确率更高。可以很好地胜任中文文本的序列标注任务。
2.4.2 基于BERT+CRF提取关键词 后来BERT横空出世，因为BERT超强的编码能力所以后面主要用BERT+CRF来解决序列标注任务，模型结构主要是将LSTM换成了BERT，下面是模型结构图：...图12 BERT+CRF模型结构图 使用BERT+CRF模型时需要注意BERT部分和CRF部分需要使用不同的学习率，BERT部分使用较小的学习率，CRF部分使用较大的学习率。...2.4.3 基于BERT+半指针半标注提取关键词 除了基于BERT+CRF提取关键词，苏神还分享了一种基于BERT+半指针半标注模型用于提取关键词，因为之前写过一篇文章《广告行业中那些趣事系列17：实战基于...+CRF的实践 有监督学习提取关键词实践分享一个非常不错的开源项目，作者对LSTM+CRF、BERT+CRF等都做了完整的实验，推荐小伙伴们可以关注学习下。...下面是开源项目地址：https://github.com/wavewangyue/ner/tree/master 3.2.2 基于BERT+CRF提取三元组实践 分享一个苏神开源的用bert4keras
针对基于实体库实体链接（尤其是短文本）仅仅采用BERT+CRF进行实体识别有两点不足： BERT+CRF仍然会造成实体边界错误 BERT+CRF模型识别实体不全 没有利用到知识库的信息 为了解决上述两个不足...2.1 BERT+CRF 图 1 为 BERT-CRF 模型，采用 BIO 标记，其中 BERT 的[CLS],[SEP] 位置用标签 TAG 表示。...具体为：BERT+CRF共18个模型，对预测结果进行投票，分别去BERT+CRF模型投票大于8的作为BERT-CRF 模型的结果。选取BERT-ENE模型概率大于0.45作为结果，合在一起即可。
考虑到引入额外特征需要构建人工词典，以及转化问答任务形式依赖于人工模板，成本较高，因此采用BERT+CRF模型。 学习率调整，模型策略调优。...在实验过程中，我们发现BERT+CRF相比简单的BERT+Softmax效果提升甚微，究其原因，由于预训练模型经过微调之后可以学习到具有明显区分度的特征，导致增加CRF层对实体识别结果几乎没有影响。...进一步实验后发现，通过调整BERT和CRF层的学习率，如BERT使用较小的学习率而CRF层使用100倍于BERT的学习率 （即，如图5所示），最终BERT+CRF的效果相比BERT+Softmax有了较明显的提升...图5 BERT+CRF（BIO标记） 3.1.2 观点抽取 观点抽取任务在业界也称为Target-oriented Opinion Words Extraction（TOWE），旨在从评论句子中抽取出给定目标对应的观点词...如图11所示，采用经典的BERT+CRF模型进行实体抽取，在到餐评论标注数据仅达到0.61的F1，经过学习率等调参 （Baseline Tuning）优化之后，F1值提升2.61%。
还记得之前介绍过的命名实体识别系列文章吗，可以从句子中提取出人名、地址、公司等实体字段，当时只是简单提到了BERT+CRF模型，BERT已经在上一篇文章中介绍过了，本文将对CRF做一个基本的介绍。...所以如果我们能使用深度神经网络的方式，特征就可以由模型自己学习得到，这就是使用BERT+CRF的原因。 命名实体识别中的BERT和CRF是怎么配合的？
之前我们介绍过BERT+CRF来进行命名实体识别，并对其中的BERT和CRF的概念和作用做了相关的介绍，然对于CRF中的最优的标签序列的计算原理，我们只提到了维特比算法，并没有做进一步的解释，本文将对维特比算法做一个通俗的讲解
将数据标注为BIEOS的方式后，使用BERT+CRF的方式进行序列标注。...BERT+CRF的网络结构如下图所示： ?
4.4 ⾯试中关于技术选型的演变 ⽐如：在进⾏NER任务时，第⼀个版本⽤的是BILSTM+CRF，但是第⼆个版本⽤了BERT+CRF，这⾥选
这么尝试的目的是因为短长B效果非常差） 对长文本进行分段式切割，并进行交叉计算（短短，长长效果变好，短长变差） 特征工程包括如下： 输出没有使用平均池化，而是使用TF-IDF计算的词权，进行按权池化 Bert
模型 现在的实体识别方案很多，包括BERT+CRF的序列标注、基于Span的方法、基于MRC的方法，我这里使用的是基于BERT的Biaffine结构，直接预测文本构成的所有span的类别。
太多的实现基于此，例如LSTM+CRF，CNN+CRF，BERT+CRF。因此，这是一个必须要深入理解和吃透的模型。 下期预告：朴素贝叶斯原理及应用 有三AI知识星球推荐
训练 本文的模型训练参考的是github上一个开源的项目，该项目是基于bert+crf算法来训练命名实体模型的，比基于lstm+crf的项目的效果要好，下面是该项目的地址： https://github.com
4.2 方案介绍 基于BERT构建关键词识别任务，因为识别的结果主要是段落的子片段，常规做法是基于BERT+CRF的结构。
模型选择 我们在训练集上检验了BERT、BERT+CRF、BERT+BiLSTM和BERT+BiLSTM+CRF各模型的准确率、召回率和micro_f1值后，我们发现BERT+BiLSTM+CRF模型具有更好的医疗实体识别能力
值 59.54% 85.12%（提升约26%） 金融事理图谱V2.0版本扩充了数据源，扩大了数据规模，增加了事件节点数量以及因果关系数量，同时增加了事件上下位关系以及抽象事件和抽象因果关系，采用基于BERT
disease：疾病，如：前列腺炎 symptom：疾病症状，如：胃壁增厚 department：科室，如：五官科 test：疾病相关的检查，如：血常规 2.3 模型选择 我们在训练集上检验了BERT、BERT
BERT+CRF & BERT+LSTM+CRF 用 BERT 来做，结构上跟上面是一样的，只是把 LSTM 换成 BERT 就 ok 了，直接上代码 首先把 BERT 这部分模型搭好，直接用 BERT
其中NER用的是BERT+CRF。在NER的训练数据集构造上，起初用远程监督的方法构造训练集的方法，但是发现在句子中有多个实体词的情况，远程监督的方式只能标注出部分实体词，这样对模型的召回影响比较大。
主模型不允许多个模型串行或者并行，比如bert+bert；主模型以外允许适当的结构串行，比如bert+crf。模型结构随压缩包提供。3. 模型存储空间 ≤2.0G。4.
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