命名實(shí)體識(shí)別工具，支持BertSoftmax、BertCrf、BertSpa，開(kāi)箱即用
向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個(gè)號(hào)??????
機(jī)器學(xué)習(xí)AI算法工程 公眾號(hào)：datayx
nerpy實(shí)現(xiàn)了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多種命名實(shí)體識(shí)別模型，并在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上比較了各模型的效果。
https://github.com/shibing624/nerpy
Evaluation
說(shuō)明：
結(jié)果值均使用F1
結(jié)果均只用該數(shù)據(jù)集的train訓(xùn)練，在test上評(píng)估得到的表現(xiàn)，沒(méi)用外部數(shù)據(jù)
shibing624/bert4ner-base-chinese模型達(dá)到同級(jí)別參數(shù)量SOTA效果，是用BertSoftmax方法訓(xùn)練， 運(yùn)行examples/training_ner_model_file_demo.py代碼可在各中文數(shù)據(jù)集復(fù)現(xiàn)結(jié)果shibing624/bert4ner-base-uncased模型是用BertSoftmax方法訓(xùn)練， 運(yùn)行examples/training_ner_model_eng_demo.py代碼可在CoNLL-2003英文數(shù)據(jù)集復(fù)現(xiàn)結(jié)果各預(yù)訓(xùn)練模型均可以通過(guò)transformers調(diào)用，如中文BERT模型：
--model_name bert-base-chinese中文實(shí)體識(shí)別數(shù)據(jù)集下載鏈接見(jiàn)下方
QPS的GPU測(cè)試環(huán)境是Tesla V100，顯存32GB
Install
python 3.8+
pip install torch # conda install pytorchpip install -U nerpyor
pip install torch # conda install pytorchpip install -r requirements.txt
git clone https://github.com/shibing624/nerpy.gitcd nerpypip install --no-deps .
BertSoftmax 模型
BertSoftmax實(shí)體識(shí)別模型，基于BERT的標(biāo)準(zhǔn)序列標(biāo)注
機(jī)器學(xué)習(xí)算法AI大數(shù)據(jù)技術(shù)
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長(zhǎng)按圖片，識(shí)別二維碼
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