利用pytorch-transformers进行实体识别
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作为自然语言处理领域中的基础性任务，命名实体识别在信息抽取、关系抽取以及知识图谱构建等多个应用场景中均发挥着关键作用。
# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertConfig
from torchcrf import CRF
import os
class Bert_BiLSTM_CRF(nn.Module): # BiLSTM加上并无多大用处,速度还慢了，可去掉LSTM层
def __init__(self, tag_to_ix, embedding_dim=768, hidden_dim=256):
super(Bert_BiLSTM_CRF, self).__init__()
self.tag_to_ix = tag_to_ix
self.tagset_size = len(tag_to_ix)
self.hidden_dim = hidden_dim
self.embedding_dim = embedding_dim
self.bert = 全部评论 (0)
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