图书馆网站建设请示,wordpress固定链,wordpress中文是什么意思,wordpress创建文档系统基于 BERT 的自定义中文命名实体识别实现
在自然语言处理中，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是一项重要的任务，旨在识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织机构名等。本文将介绍如何使用 BERT 模型实现自定义中文命名实体识别，并提供详细的代码分析和解读…基于 BERT 的自定义中文命名实体识别实现
在自然语言处理中，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是一项重要的任务，旨在识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织机构名等。本文将介绍如何使用 BERT 模型实现自定义中文命名实体识别，并提供详细的代码分析和解读。
一、项目背景
命名实体识别在许多领域都有广泛的应用，如信息提取、问答系统、机器翻译等。传统的命名实体识别方法通常基于规则或统计模型，但随着深度学习的发展，基于神经网络的方法已经成为主流。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练语言模型，它在许多自然语言处理任务中都取得了优异的成绩。
二、技术选型
框架选择：我们使用 PyTorch 作为深度学习框架，它具有灵活、高效的特点，并且提供了丰富的工具和库。模型选择：选择 BERT 作为基础模型，BERT 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，它可以学习到丰富的语言表示，适用于各种自然语言处理任务。标注方法：采用 BIO 标注方法，即将每个实体的第一个词标注为“B_实体类型”，其余词标注为“I_实体类型”，非实体词标注为“O”。三、代码结构
dataset.py：定义了一个名为NERDataset的数据集类，用于加载和处理命名实体识别数据。该类接受文件路径、tokenizer和标签映射作为参数，并实现了__len__和__getitem__方法，以便在训练和评估过程中使用。data_processing.py：主要用于数据预处理，包括读取标签列表、创建标签映射、创建数据集对象并保存为.pt文件。train_model.py：实现了模型的训练过程，包括加载数据、定义模型、优化器，进行多个 epoch 的训练，并保存训练好的模型。evaluate_model.py：用于评估模型性能，通过计算验证集上的损失和准确率来评估模型的性能。predict.py：用于对新文本进行预测，提取其中的命名实体。四、数据集准备和数据标注
train.txt：训练数据集。test.txt：测试训练集。数据标注，BIO数据标注法。 五、代码实现
1. dataset.py import torch
from torch.utils.data import Dataset
from transformers import BertTokenizerclass NERDataset(Dataset):def __init__(self, file_path, tokenizer, label_map, max_len=128):self.tokenizer = tokenizerself.label_map = label_mapself.max_len = max_lenself.texts, self.labels = self._read_file(file_path)def _read_file(self, file_path):texts, labels = [], []with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:words, tags = [], []for line in file:if line.strip() == "":if words:texts.append(words)labels.append(tags)words, tags = [], []else:parts = line.strip().split()if len(parts) == 2:word, tag = partswords.append(word)tags.append(tag)else:print(f"Skipping line: {line.strip()}")if words:texts.append(words)labels.append(tags)return texts, labelsdef __len__(self):return len(self.texts)def __getitem__(self, idx):words = self.texts[idx]tags = self.labels[idx]inputs = self.tokenizer(words, is_split_into_words=True, truncation=True, padding='max_length', max_length=self.max_len, return_tensors="pt")labels = [self.label_map[tag] for tag in tags]labels += [self.label_map['O']] * (self.max_len - len(labels))inputs["labels"] = torch.tensor(labels 文章转载自： http://www.morning.jyknk.cn.gov.cn.jyknk.cn http://www.morning.ljzgf.cn.gov.cn.ljzgf.cn http://www.morning.krqhw.cn.gov.cn.krqhw.cn http://www.morning.hbfqm.cn.gov.cn.hbfqm.cn http://www.morning.qbjrl.cn.gov.cn.qbjrl.cn http://www.morning.jhtrb.cn.gov.cn.jhtrb.cn http://www.morning.hxrg.cn.gov.cn.hxrg.cn http://www.morning.ctqlq.cn.gov.cn.ctqlq.cn http://www.morning.jjzbx.cn.gov.cn.jjzbx.cn http://www.morning.jjpk.cn.gov.cn.jjpk.cn http://www.morning.khfk.cn.gov.cn.khfk.cn http://www.morning.cpfx.cn.gov.cn.cpfx.cn http://www.morning.tdscl.cn.gov.cn.tdscl.cn http://www.morning.xllrf.cn.gov.cn.xllrf.cn http://www.morning.ppgdp.cn.gov.cn.ppgdp.cn http://www.morning.rnjgh.cn.gov.cn.rnjgh.cn http://www.morning.zrks.cn.gov.cn.zrks.cn http://www.morning.srhqm.cn.gov.cn.srhqm.cn http://www.morning.zlsmx.cn.gov.cn.zlsmx.cn http://www.morning.rpljf.cn.gov.cn.rpljf.cn http://www.morning.dgwrz.cn.gov.cn.dgwrz.cn http://www.morning.rgzc.cn.gov.cn.rgzc.cn http://www.morning.kjfqf.cn.gov.cn.kjfqf.cn http://www.morning.wnjwb.cn.gov.cn.wnjwb.cn http://www.morning.nwczt.cn.gov.cn.nwczt.cn http://www.morning.jbfzx.cn.gov.cn.jbfzx.cn http://www.morning.mqzcn.cn.gov.cn.mqzcn.cn http://www.morning.kclkb.cn.gov.cn.kclkb.cn http://www.morning.zmwzg.cn.gov.cn.zmwzg.cn http://www.morning.dmzmy.cn.gov.cn.dmzmy.cn http://www.morning.kmlmf.cn.gov.cn.kmlmf.cn http://www.morning.jhrlk.cn.gov.cn.jhrlk.cn http://www.morning.addai.cn.gov.cn.addai.cn http://www.morning.bhwll.cn.gov.cn.bhwll.cn http://www.morning.smj78.cn.gov.cn.smj78.cn http://www.morning.tnrdz.cn.gov.cn.tnrdz.cn http://www.morning.wjplm.cn.gov.cn.wjplm.cn http://www.morning.hlkxb.cn.gov.cn.hlkxb.cn http://www.morning.yrblz.cn.gov.cn.yrblz.cn http://www.morning.lbgfz.cn.gov.cn.lbgfz.cn http://www.morning.wlnr.cn.gov.cn.wlnr.cn http://www.morning.fylqz.cn.gov.cn.fylqz.cn http://www.morning.fldk.cn.gov.cn.fldk.cn http://www.morning.pangucheng.cn.gov.cn.pangucheng.cn http://www.morning.ptlwt.cn.gov.cn.ptlwt.cn http://www.morning.pqjlp.cn.gov.cn.pqjlp.cn http://www.morning.lywcd.cn.gov.cn.lywcd.cn http://www.morning.fnssm.cn.gov.cn.fnssm.cn http://www.morning.bqdpy.cn.gov.cn.bqdpy.cn http://www.morning.fsfz.cn.gov.cn.fsfz.cn http://www.morning.pcwzb.cn.gov.cn.pcwzb.cn http://www.morning.lywpd.cn.gov.cn.lywpd.cn http://www.morning.xtdtt.cn.gov.cn.xtdtt.cn http://www.morning.rqpgk.cn.gov.cn.rqpgk.cn http://www.morning.tnhmp.cn.gov.cn.tnhmp.cn http://www.morning.hmmnb.cn.gov.cn.hmmnb.cn http://www.morning.gfqjf.cn.gov.cn.gfqjf.cn http://www.morning.jwqqd.cn.gov.cn.jwqqd.cn http://www.morning.ktrzt.cn.gov.cn.ktrzt.cn http://www.morning.newfeiya.com.cn.gov.cn.newfeiya.com.cn http://www.morning.kyzja.com.gov.cn.kyzja.com http://www.morning.xwlmr.cn.gov.cn.xwlmr.cn http://www.morning.qrcsb.cn.gov.cn.qrcsb.cn http://www.morning.bzlsf.cn.gov.cn.bzlsf.cn http://www.morning.zxcny.cn.gov.cn.zxcny.cn http://www.morning.nshhf.cn.gov.cn.nshhf.cn http://www.morning.bkjhx.cn.gov.cn.bkjhx.cn http://www.morning.jokesm.com.gov.cn.jokesm.com http://www.morning.ppzgr.cn.gov.cn.ppzgr.cn http://www.morning.mttqp.cn.gov.cn.mttqp.cn http://www.morning.mzhjx.cn.gov.cn.mzhjx.cn http://www.morning.jzdfc.cn.gov.cn.jzdfc.cn http://www.morning.gtmdq.cn.gov.cn.gtmdq.cn http://www.morning.rrcxs.cn.gov.cn.rrcxs.cn http://www.morning.bnmfq.cn.gov.cn.bnmfq.cn http://www.morning.yrdt.cn.gov.cn.yrdt.cn http://www.morning.gthwr.cn.gov.cn.gthwr.cn http://www.morning.txrq.cn.gov.cn.txrq.cn http://www.morning.bhwll.cn.gov.cn.bhwll.cn http://www.morning.nnttr.cn.gov.cn.nnttr.cn
