bert+crf结构
基于BERT-CRF模型的中文事件检测方法研究
近年来，随着网络的持续普及，技术的不断发展，使用网络的用户越来越多，网络中的信息量随着用户频繁的交互行为的增加而增加，互联网成为传播大量信息的新媒介，由于信息多数是非结构化的，且一个领域的信息散布在浩瀚的信息海洋中，致使网络中的信息很难处理，因此快速从大量信息中提取有价值的信息显得越来越重要。
许多信息一般是以事件的形式存在，事件指的是由特定关键词触发的、包含一个或多个参与者参与的、特定类型的事情，事件抽取技术是从纯文本中提取人们关心的事件信息，并以结构化的形式展现出来[1]，是构建特定领域的事件库以及建立知识图谱的基础。
事件抽取分为两个步骤，事件检测和元素抽取，事件检测指从一段文本中提取可以标志事件发生的触发词，包括事件触发词识别与事件触发词分类两部分。
元素抽取主要针对一句话中与触发词相关的元素进行抽取和角色匹配。
本文的重点是针对事件检测部分。
事件检测中的触发词是指直接引起事件发生的词语，一般触发词的词性为动词，也可能是表示动作或状态的名词。
事件检测任务面临着许多挑战，一是一句话中不仅只有一个事件，有多个事件就会有多个事件触发词。
例如，在句子1中有两个事件触发词，分别是“离”和“暗杀”，并且是两种不同的子事件类型“Transport”和“Attack”。
句子1：根据警方消息来源，法官与其子在上午交通基于BERT-CRF模型的中文事件检测方法研究田梓函，李欣中国人民公安大学信息网络安全学院，北京100038摘要：事件抽取是自然语言处理中信息抽取的关键任务之一。
事件检测是事件抽取的第一步，事件检测的目标是识别事件中的触发词并为其分类。
现有的中文事件检测存在由于分词造成的误差传递，导致触发词提取不准确。
将中文事件检测看作序列标注任务，提出一种基于预训练模型与条件随机场相结合的事件检测模型，采用BIO标注方法对数据进行标注，将训练数据通过预训练模型BERT得到基于远距离的动态字向量的触发词特征，通过条件随机场CRF对触发词进行分类。
bert crf原理
bert crf原理BERT-CRF模型是一种结合了预训练语言模型BERT和条件随机场（CRF）的序列标注模型。
在自然语言处理领域，序列标注任务是指给定一个输入序列，将其每个元素标注为特定的类别。
例如，命名实体识别任务就是一个典型的序列标注任务，需要将文本中的人名、地名等实体识别出来。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型，通过大规模的无监督学习，学习到了丰富的语言表示。
BERT模型采用了Transformer架构，能够有效地捕捉句子中的上下文信息和词与词之间的关系。
然而，BERT模型本身并不能直接用于序列标注任务，因为它并没有考虑到标签之间的依赖关系。
而在序列标注任务中，标签之间的依赖关系是非常重要的，例如在命名实体识别任务中，一个实体通常是由连续的多个词组成的，因此需要考虑上下文中的词对实体的影响。
为了解决这个问题，研究者们将BERT模型与条件随机场（CRF）相结合，提出了BERT-CRF模型。
CRF是一种统计模型，常用于序列标注任务中，能够考虑到标签之间的依赖关系。
它通过定义标签之间的转移概率，来约束标签序列的生成。
在BERT-CRF模型中，BERT用于提取句子的特征表示，而CRF用于建模标签之间的依赖关系。
具体来说，BERT-CRF模型的训练过程可以分为两个阶段。
首先，使用BERT模型对输入序列进行预训练，学习得到句子中每个词的表示。
然后，在序列标注任务中，将BERT的输出作为输入特征，传入CRF模型中进行标签预测。
在预测阶段，BERT-CRF模型会计算给定输入序列的每个位置上的标签分布，然后根据CRF模型定义的转移概率，选择最优的标签序列作为输出。
由于CRF模型考虑了标签之间的依赖关系，因此能够更好地捕捉到整个句子的上下文信息，从而提高序列标注任务的性能。
基于BERT嵌入BiLSTMCRF模型的中文专业术语抽取研究
基于BERT嵌入BiLSTMCRF模型的中文专业术语抽取研究一、概要随着自然语言处理技术的不断发展，中文专业术语抽取已经成为了研究的热点。
本文提出了一种基于BERT嵌入BiLSTMCRF模型的中文专业术语抽取方法。
该方法首先使用BERT模型对文本进行特征提取，然后将提取到的特征输入到BiLSTMCRF模型中进行序列标注。
通过对比实验，我们发现该方法在中文专业术语抽取任务上取得了显著的性能提升。
同时我们还对模型进行了调优和改进，以进一步提高其性能和鲁棒性。
本文的研究为中文专业术语抽取提供了一种有效的解决方案，具有一定的理论和实际应用价值。
1. 研究背景和意义随着自然语言处理技术的不断发展，文本挖掘和信息抽取已经成为了学术界和工业界的热点问题。
在众多的自然语言处理任务中，专业术语抽取是一项具有重要意义的任务。
专业术语是指在特定领域内具有特殊含义和用途的词汇，它们在文本中的出现频率较低，但对于理解文本内容和进行知识推理具有重要价值。
因此研究如何从大量的非结构化文本数据中自动抽取专业术语，对于提高文本分析的效率和准确性具有重要的理论和实际意义。
然而现有的专业术语抽取方法仍然存在一些局限性，首先这些方法主要针对单个领域的专业术语抽取，对于跨领域的专业术语抽取仍存在困难。
其次现有的方法往往需要人工提取特征或设计复杂的模型结构，这增加了算法的复杂性和计算成本。
此外现有方法在处理长文本和多义词等问题时也存在一定的局限性。
2. 相关工作概述在自然语言处理领域，文本挖掘和信息抽取一直是一个重要的研究方向。
针对中文专业术语抽取问题，研究者们提出了许多方法，如基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法等。
这些方法在一定程度上提高了专业术语抽取的准确性和效率，但仍然存在一些局限性，如对未登录词的处理不足、对长文本的处理能力有限以及对于歧义词汇的处理不够准确等。
近年来随着深度学习技术的快速发展，基于BERT等预训练模型的中文专业术语抽取方法逐渐成为研究热点。
基于BERT-CRF模型的电子病历实体识别研究
基于BERT-CRF模型的电子病历实体识别研究
何涛;陈剑;闻英友
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2022(50)3
【摘要】电子病历实体识别是智慧医疗服务中一项重要的基础任务,当前医院诊疗过程中采用人工分析病历文本的方法,容易产生关键信息遗漏且效率低下。
为此,提
出一种结合BERT与条件随机场的实体识别模型,使用基于双向训练Transformer
的BERT中文预训练模型,在手工标注的符合BIOES标准的语料库上微调模型参数,通过BERT模型学习字符序列的状态特征,并将得到的序列状态分数输入到条件随
机场层,条件随机场层对序列状态转移做出约束优化。
BERT模型具有巨大的参数量、强大的特征提取能力和实体的多维语义表征等优势,可有效提升实体抽取的效果。
实验结果表明,论文提出的模型能实现88%以上的实体识别F1分数,显著优于传统
的循环神经网络和卷积神经网络模型。
【总页数】5页(P639-643)
【作者】何涛;陈剑;闻英友
【作者单位】东北大学东软研究院;辽宁省工业控制安全工程技术研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于双向LSTM神经网络电子病历命名实体的识别模型
2.基于双向LSTM神经网络电子病历命名实体的识别模型
3.序列标注模型中不同输入特征组合的集成学习与直推学习方法研究——以CCKS-2018电子病历命名实体识别任务为例
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关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建
关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建⼀.在实体识别中，bert+lstm+crf也是近来常⽤的⽅法。
这⾥的bert可以充当固定的embedding层，也可以⽤来和其它模型⼀起训练fine-tune。
⼤家知道输⼊到bert中的数据需要⼀定的格式，如在单个句⼦的前后需要加⼊"[CLS]"和“[SEP]”，需要mask等。
下⾯使⽤pad_sequences对句⼦长度进⾏截断以及padding填充，使每个输⼊句⼦的长度⼀致。
构造训练集后，下载中⽂的预训练模型并加载相应的模型和词表vocab以参数配置，最后并利⽤albert抽取句⼦的embedding，这个embedding可以作为⼀个下游任务和其它模型进⾏组合完成特定任务的训练。
1import torch2from configs.base import config3from model.modeling_albert import BertConfig, BertModel4from model.tokenization_bert import BertTokenizer5from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences6from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler78import os910 device = torch.device('cuda'if torch.cuda.is_available() else"cpu")11 MAX_LEN = 1012if__name__ == '__main__':13 bert_config = BertConfig.from_pretrained(str(config['albert_config_path']), share_type='all')14 base_path = os.getcwd()15 VOCAB = base_path + '/configs/vocab.txt'# your path for model and vocab16 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(VOCAB)1718# encoder text19 tag2idx={'[SOS]':101, '[EOS]':102, '[PAD]':0, 'B_LOC':1, 'I_LOC':2, 'O':3}20 sentences = ['我是中华⼈民共和国国民', '我爱祖国']21 tags = ['O O B_LOC I_LOC I_LOC I_LOC I_LOC I_LOC O O', 'O O O O']2223 tokenized_text = [tokenizer.tokenize(sent) for sent in sentences]24#利⽤pad_sequence对序列长度进⾏截断和padding25 input_ids = pad_sequences([tokenizer.convert_tokens_to_ids(txt) for txt in tokenized_text], #没法⼀条⼀条处理，只能2-d的数据，即多于⼀条样本，但是如果全部加载到内存是不是会爆26 maxlen=MAX_LEN-2,27 truncating='post',28 padding='post',29 value=0)3031 tag_ids = pad_sequences([[tag2idx.get(tok) for tok in tag.split()] for tag in tags],32 maxlen=MAX_LEN-2,33 padding="post",34 truncating="post",35 value=0)3637#bert中的句⼦前后需要加⼊[CLS]:101和[SEP]:10238 input_ids_cls_sep = []39for input_id in input_ids:40 linelist = []41 linelist.append(101)42 flag = True43for tag in input_id:44if tag > 0:45 linelist.append(tag)46elif tag == 0 and flag:47 linelist.append(102)48 linelist.append(tag)49 flag = False50else:51 linelist.append(tag)52if tag > 0:53 linelist.append(102)54 input_ids_cls_sep.append(linelist)5556 tag_ids_cls_sep = []57for tag_id in tag_ids:58 linelist = []59 linelist.append(101)60 flag = True61for tag in tag_id:62if tag > 0:63 linelist.append(tag)64elif tag == 0 and flag:65 linelist.append(102)66 linelist.append(tag)67 flag = False68else:69 linelist.append(tag)70if tag > 0:71 linelist.append(102)72 tag_ids_cls_sep.append(linelist)7374 attention_masks = [[int(tok > 0) for tok in line] for line in input_ids_cls_sep]7576print('---------------------------')77print('input_ids:{}'.format(input_ids_cls_sep))78print('tag_ids:{}'.format(tag_ids_cls_sep))79print('attention_masks:{}'.format(attention_masks))808182# input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode('我是中华⼈民共和国国民', add_special_tokens=True)]) #为True则句⼦⾸尾添加[CLS]和[SEP]83# print('input_ids:{}, size:{}'.format(input_ids, len(input_ids)))84# print('attention_masks:{}, size:{}'.format(attention_masks, len(attention_masks)))8586 inputs_tensor = torch.tensor(input_ids_cls_sep)87 tags_tensor = torch.tensor(tag_ids_cls_sep)88 masks_tensor = torch.tensor(attention_masks)8990 train_data = TensorDataset(inputs_tensor, tags_tensor, masks_tensor)91 train_sampler = RandomSampler(train_data)92 train_dataloader = DataLoader(train_data, sampler=train_sampler, batch_size=2)9394 model = BertModel.from_pretrained(config['bert_dir'],config=bert_config)95 model.to(device)96 model.eval()97 with torch.no_grad():98'''99 note:100⼀.101如果设置："output_hidden_states":"True"和"output_attentions":"True"102输出的是：所有层的 sequence_output, pooled_output, (hidden_states), (attentions)103则 all_hidden_states, all_attentions = model(input_ids)[-2:]104105⼆.106如果没有设置：output_hidden_states和output_attentions107输出的是：最后⼀层 --> (output_hidden_states, output_attentions)108'''109for index, batch in enumerate(train_dataloader):110 batch = tuple(t.to(device) for t in batch)111 b_input_ids, b_input_mask, b_labels = batch112 last_hidden_state = model(input_ids = b_input_ids,attention_mask = b_input_mask)113print(len(last_hidden_state))114 all_hidden_states, all_attentions = last_hidden_state[-2:] #这⾥获取所有层的hidden_satates以及attentions115print(all_hidden_states[-2].shape)#倒数第⼆层hidden_states的shape print(all_hidden_states[-2])⼆.打印结果input_ids:[[101, 2769, 3221, 704, 1290, 782, 3696, 1066, 1469, 102], [101, 2769, 4263, 4862, 1744, 102, 0, 0, 0, 0]] tag_ids:[[101, 3, 3, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 102], [101, 3, 3, 3, 3, 102, 0, 0, 0, 0]]attention_masks:[[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]]4torch.Size([2, 10, 768])tensor([[[-1.1074, -0.0047, 0.4608, ..., -0.1816, -0.6379, 0.2295],[-0.1930, -0.4629, 0.4127, ..., -0.5227, -0.2401, -0.1014],[ 0.2682, -0.6617, 0.2744, ..., -0.6689, -0.4464, 0.1460],...,[-0.1723, -0.7065, 0.4111, ..., -0.6570, -0.3490, -0.5541],[-0.2028, -0.7025, 0.3954, ..., -0.6566, -0.3653, -0.5655],[-0.2026, -0.6831, 0.3778, ..., -0.6461, -0.3654, -0.5523]],[[-1.3166, -0.0052, 0.6554, ..., -0.2217, -0.5685, 0.4270],[-0.2755, -0.3229, 0.4831, ..., -0.5839, -0.1757, -0.1054],[-1.4941, -0.1436, 0.8720, ..., -0.8316, -0.5213, -0.3893],...,[-0.7022, -0.4104, 0.5598, ..., -0.6664, -0.1627, -0.6270],[-0.7389, -0.2896, 0.6083, ..., -0.7895, -0.2251, -0.4088],[-0.0351, -0.9981, 0.0660, ..., -0.4606, 0.4439, -0.6745]]])。
自然语言处理中常见的命名实体识别工具(八)
自然语言处理中常见的命名实体识别工具自然语言处理（NLP）是一门涉及人类语言和计算机交互的领域，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
在NLP中，命名实体识别（NER）是一项关键技术，被广泛应用于信息抽取、问答系统、机器翻译等领域。
本文将介绍几种常见的NER工具，包括Stanford NER、Spacy、NLTK和Bert。
Stanford NER是斯坦福大学开发的一个开源的命名实体识别工具。
它基于条件随机场（CRF）算法，可以识别人名、地名、组织机构名等实体，并可以进一步将这些实体分类为人物、地点、组织等类别。
Stanford NER的性能在标准测试集上表现优异，被广泛应用于学术研究和工业界。
它的缺点是需要大量的训练数据和计算资源，而且对多语言支持不够友好。
Spacy是另一个流行的命名实体识别工具，它是用Python语言编写的开源库。
Spacy具有良好的性能和易用性，可以快速地进行文本处理和实体识别。
它的特点是支持多语言、支持自定义实体类型和规则，而且可以轻松地与其他NLP工具集成。
Spacy的缺点是在一些特定任务上性能不如Stanford NER，而且对于一些低资源语言的支持有限。
NLTK（Natural Language Toolkit）是Python中最常用的NLP库之一，它提供了丰富的工具和资源，包括命名实体识别。
NLTK的命名实体识别功能基于已有的语料库和模型，可以快速地进行实体识别和分类。
此外，NLTK还提供了一些实用的工具和函数，如实体标注、实体关系识别等，使得NLP任务更加便捷。
但是，NLTK的性能和功能相对于其他专门的NER工具来说有一定的局限性。
Bert是由谷歌公司开发的一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在命名实体识别任务上也表现出色。
Bert模型利用Transformer结构和大规模语料训练，能够捕捉句子中的上下文信息，从而提高NER的准确性和泛化能力。
与传统的NER工具相比，Bert在实体识别的效果和多语言支持上有很大优势，但是它需要大量的计算资源和训练时间，并且在一些低资源语言上表现不佳。
基于BERT-BiLSTM-CRF_古籍文献命名实体识别
第44卷㊀第3期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀湖北科技学院学报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Vol.44,No.3㊀2024年6月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Journal of Hubei University of Science and Technology㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Jun.2024文章编号:2095-4654(2024)03-0151-06㊀㊀㊀㊀基于BERT-BiLSTM-CRF古籍文献命名实体识别㊀㊀㊀㊀蔡维奕(西北民族大学㊀数学与计算机科学学院,甘肃㊀兰州㊀730030)摘㊀要:古籍文献中存在着大量的多字词㊁歧义词㊁异体字等问题,使得古籍文献命名实体识别成为了一项具有挑战性的任务㊂本文提出一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的古籍文献命名实体识别方法㊂该方法首先用预训练语言模型BERT来建模字的上下文表示,然后通过BiLSTM模型对BERT的输出进行加工,解决长距离依赖问题,得到更加丰富的特征信息,最后通过CRF模型对这些特征进行联合建模,从而实现对古籍文献中命名实体的精确识别㊂实验结果显示,BERT-BiLSTM-CRF性能超过了所有基线模型㊂关键词:BiLSTM模型;BERT模型;古籍文献中图分类号:TP391.1㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀开放科学(资源服务)标识码(OSID ):㊀㊀古籍文献包含了丰富的历史㊁文化和语言信息,对于人类文明的研究和传承具有重要意义㊂古籍文献的命名实体识别旨在自动识别出古籍文本中人名㊁地名㊁机构名等实体㊂它是正确分析处理古籍文献文本的基础步骤,也是深度挖掘㊁分析古代人文知识与文化的重要前提㊂然而,由于古籍文献的特殊性,如书写方式㊁语言习惯等,使得古籍文献命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)成为了一项具有挑战性的任务㊂近年来,学界已有多项研究[1-3]关注史籍㊁方志㊁诗词㊁中医等类目的古籍命名实体识别,构建了一些针对垂直领域的小型标注数据集,实体标注的体系和规范有所差异,识别范围往往由三种基本实体类别扩充至人文计算研究所需的多种特殊类别,如书名㊁药物名㊁疾病名㊁动植物名等㊂这些研究所构建针对特殊领域的小型标注数据集,实体类型有差异㊂另一方面,古文字词含义的多样性㊁行文结构的连续性以及多用繁体字㊁无句点等特点,也增加了古籍文献命名实体识别任务的复杂和困难程度㊂在过去的几年中,深度学习技术在自然语言处理领域取得了巨大的成功,BERT(Bidirectional En-coder Representations from Transformers)模型[4]作为其中的代表之一,以其卓越的性能和广泛的应用受到了广泛关注㊂基于BERT的古籍文献NER任务[3]已经成为了当前研究的热点之一㊂然而,由于BERT模型本身是一个字词级别的模型,而古籍文献中存在着大量的多字词㊁歧义词㊁异体字等问题,这就需要我们对BERT进行改进和优化㊂本文提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的古籍文献NER方法㊂该方法首先用预训练语言模型BERT来建模字的上下文表示的基础上,引入了BiLSTM[5](Bi-directional Long Short Term Memo-ry)和CRF[6](conditional Rondom Fields)模型,通过BiLSTM模型对BERT的输出进行加工,得到更加丰富的特征信息,然后通过CRF模型对这些特征进行联合建模,从而实现对古籍文献中命名实体的精确识别㊂本文的主要贡献包括:∗收稿日期:2023-12-08(1)提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的古籍文献命名实体识别方法;(2)在公开数据集上进行了大量实验,并与其他方法进行了对比;(3)分析了实验结果,探讨了该方法的优缺点和改进方向㊂一㊁相关工作在自然语言处理领域,命名实体识别(NER)是一个重要的任务,其目的是从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名㊁地名㊁机构名等㊂近年来,深度学习技术在自然语言处理领域取得了巨大的成功,其中基于预训练语言模型的NER方法已经成为了当前研究的热点之一㊂1.预训练语言模型预训练语言模型是指在大规模文本数据上进行无监督预训练的语言模型,它可以学习到丰富的语言知识,并将这些知识应用于各种自然语言处理任务中㊂其中BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,它通过双向编码器对输入序列进行编码,从而学习到上下文相关的词向量表示㊂BERT 模型在多项自然语言处理任务上取得了卓越的性能,如情感分析[7,8]㊁问答系统[9]㊁文本分类等[10]㊂2.基于BERT的命名实体识别方法基于BERT的命名实体识别方法是自然语言处理领域中的研究热点之一,在多个数据集上均取得了优秀的表现㊂目前,基于BERT的命名实体识别方法的研究现状主要包括以下几个方面: (1)模型结构的改进:通过引入不同的模型结构来提高命名实体识别的性能㊂例如,将BERT与BiLSTM㊁CRF等模型结合[11-13],可以更好地捕捉上下文信息和标签之间的依赖关系㊂(2)数据增强的研究:由于命名实体识别数据集通常较小,对模型的训练和泛化能力造成了一定的影响㊂因此,研究者通过数据增强等方法来扩充训练数据集[14],从而提高模型的性能㊂(3)多语言命名实体识别:由于BERT在多语言上均有较好的表现,因此研究者将其应用于多语言命名实体识别任务中㊂例如,通过使用跨语言预训练模型来进行多语言实体识别[15]㊂(4)迁移学习:在预训练阶段,BERT学习了大量无标签的语言数据,从而捕获了丰富的语言特征㊂然而,对于特定的下游任务,这些预训练的语言表示可能不够精确,因此需要进行微调㊂迁移学习是一种常用的微调方法,它利用预训练模型已经学习到的知识来帮助解决新的任务㊂在迁移学习中,预训练模型首先被加载并冻结(即不参与训练),然后使用任务特定的数据来微调模型的顶部层(通常是全连接层)㊂通过这种方式,模型可以利用已经学习到的知识来改善对新任务的适应能力㊂将BERT预训练模型进行微调,可用于不同领域和不同任务的命名实体识别[16,17]㊂本文把中文训练的BERT-Base-Chinese语言模型,运用于古籍文献,本质上将BERT预训练模型作微调,进行迁移学习,并结合BiLSTM㊁CRF等模型结合更好地捕捉上下文信息和标签之间的依赖关系㊂图1㊀模型总体结构图二㊁模型基于BERT-BiLSTM-CRF的古籍文献NER方法旨在提高古籍文献NER任务的准确性㊂它是一种基于预训练语言模型BERT㊁双向LSTM和条件随机场(CRF)的命名实体识别方法㊂该方法BERT-BiLSTM-CRF模型的结构如图1所示㊂首先使用BERT预训练语言模型对输入序列进行编码,然后将编码结果输入到BiLSTM序列模型中,从而学习到上下文相关的特征表示㊂最后,通过CRF模型对标签序列进行建模,从而实现对命名实体的识别㊂1.BERT层BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,它通过双向编码器对输入序列进行编码,在本文方法中主要学习古文字的上下文相关的向量表示㊂BERT通过两个阶段的训练来获得上下文相关的输出字向量表示:第一阶段是无监督的预训练,用于学习通用的语言知识;第二阶段是有监督的微调,用于将BERT模型应用于特定的自然语言处理任务㊃251㊃湖北科技学院学报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀总第44卷中㊂在古籍文献NER任务中,一个输入可表示为s =(w1,w2, ,w n),其中w i表示输入的第i的字㊂每个字w i编码由三部分组成:(1)token embedding:将字转换成固定维度的向量㊂每个字会被转换成768维的向量表示㊂此外,两个特殊的token会被插入到tokenization的结果的开头([CLS])和结尾([SEP])㊂(2)segment embedding:用于区分一个token属于句子对中的哪个句子㊂Segment Embeddings包含两种向量表示㊂前一个向量是把0赋给第一个句子中的各个token,后一个向量是把1赋给第二个句子中的各个token㊂如果输入仅仅只有一个句子,那么它的segment embedding就是全0㊂(3)position embedding:由于Transformers无法编码输入的序列的顺序性,所以BERT在各个位置上学习一个向量表示来将序列顺序的信息编码进来㊂最终,古文字w i由三个embedding编码连接得到,即E i=E token E seg E pos㊂经过BERT层,得到每个字的向量表示:X i=Bert(E i)㊂2.Bi-LSTM层本文采用双向LSTM来学习每个古文字的中间表示,其优点可利用远距离的特征㊂对每一个LSTM 单元由多个实向量组合而成,包括输入门向量i t,忘记门向量f t,输出门向量o t,内存单元c t和隐藏状态h t㊂各变量内计算公式如下:i t=σ(W(i)x t+U(i)h t-1+b(i)f t=σ(W(f)x t+U(f)h t-1+b(f)o t=σ(W(o)x t+U(o)h t-1+b(o)u t=tanh(W(u)x t+U(u)h t-1+b(u)c i=i t☉u t+f t☉c t-1h t=o t☉tanh(c i)式中σ,tanh表示神经元的激活函数㊂W,U是权重矩阵,b是偏差向量㊂对于序列中的每个字,其输入为BERT层的输出,即x t㊂输出为h t,在Bi-LSTM网络中,其输出向量为左㊁右LSTM的输出连接组成,即h t=[h➝t,h t]㊂3.CRF层最后,本文采用CRF对标签序列进行全局建模,并考虑标签之间的依赖关系㊂具体地,对BiL-STM层的输出序列h1, ,h n作为CRF的特征输入,一个标签序列y=y1, ,y n的条件概率采用下面公式计算为:o i=Wh ip(y|s)=eði o i[y i]+T[y i,y i-1]ðy'eði o i[y'i]+T[y'i,y'i-1]其中y'=y'1, ,y'n是一个候选标签序列输出, W为发射矩阵,T为状态转移矩阵㊂在推断时,采用Viterbi算法发现概率最高的标签序列㊂在训练时,采用交叉熵损失,具体地,假设给定古文序列的黄金标签是g=g1, ,g n该实例的损失函数定义如下:L ner=-log p(g|s)三、实验与分析1.数据集文本采用2023中国计算语言学大会古籍命名实体识别评测数据集,由北京大学数字人文研究中心组织标注,语料来源是网络上公开的部分中国古代正史纪传文本㊂数据集以 二十四史 为基础语料,包含13部书中的22卷语料,随机截断为长度约100字的片段,标注了人名(PER)㊁书名(BOOK)㊁官职名(OFI)三种实体,总计15.4万字(计标点)㊂数据集统计如下:表1㊀实验用数据集统计总字数实例数人名数书名数官职数实体总数15.4万字23476670213336310246㊀㊀标签方案采用 BISO ,其中 B 表示实体的开始字符, I 表示实体的其它字符, S 表示只含单字实体, O 表示非实体字符㊂下面给出一个标签例子:友_B-PER倫_I-PER幼_O亦_O明_O敏_O,_ O通_O論_B-BOOK語_I-BOOK㊁_O小_B-BOOK 學_I-BOOK,_O曉_O音_O律_O㊂_O存_S-PER已_O死_O,_O太_B-PER祖_I-PER以_O友_B-PER 倫_I-PER為_O元_B-OFI從_B-OFI馬_I-OFI軍_I -OFI指_I-OFI揮_I-OFI使_I-OFI},_O表_O右_B -OFI威_I-OFI武_I-OFI將_I-OFI軍_I-OFI㊂2.实验设置实验时标注语料按8ʒ1ʒ1分别分为训练集㊁开发集和测试集㊂主要超参数设置如表2所示㊂㊃351㊃2024年第3期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀蔡维奕:基于BERT-BiLSTM-CRF古籍文献命名实体识别表2㊀超参设置表超参值超参值dropout0.5L21e-8 Batch size16Learing rate1e-5 Optimizer Adm Learning rate decay0.05 Momentum0.9Learning rate clipping 5.0㊀㊀实验采用精度(P)㊁召回率(R)和F1值三个指标评估模型性能,分别表示如下:P=预测正确的实体数预测的总实体数R=预测正确的实体数总实体数F1=2∗P∗RP+R3.实验结果为了比较本文采用的模型,实验引入3个基线,分别描述如下:(1)CRF:结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点,在序列标注任务中取得了很好的效果,特征采用相连5个窗口内的字符及其组合㊂(2)BiLSTM-CRF:结合BiLSTM与CRF,字向量表示随机初始化㊂模型参数与本文所提出模型的对应组件相同㊂(3)BERT-CRF:使BERT学习到字符的表示,并做为特征直接输出到CRF㊂模型参数与本文所提出模型的对应组件相同㊂表3给出基线与本文所提模型的实验结果㊂可以发现,仅采用离散特征的CRF模型性能远低于采用密向量表示的模型㊂在三个密向量表示的模型,采用预训练语言模型的BERT-CRF的性能高于未采用预训练语言模型的BiLSTM-CRF㊂本文所采用模型充分利用BERT与BiLSTM的优点,在精度㊁召回率和F1值都取得最高的分数㊂表3㊀基线与本文所提模型的实验结果模型P R F1CRF82.4882.3282.40BiLSTM-CRF89.8787.5488.69BERT-CRF92.590.6591.57BERT-BiLSTM-CRF93.591.292.34 4.实验分析本节从学习率㊁训练批大小方面分析了超参对性能的影响,此外,也比较分析了不同实体类型㊁不同文本长度的性能㊂(1)学习率影响图2显示了不同学习率对性能的影响,可以看到,当学习率为1e-5时,本文模型在精度㊁召回率和F1值达到了最好的性能㊂图2㊀不同学习率的性能(2)批训练大小的影响批训练大小也是重要超参之一㊂图3显示了不同批训练大小的F1值,可以看出,当批训练大小为16时,模型取得了最好的性能㊂图3㊀不同批训练大小的性能(3)不同类型实体识别结果表3给出不同类型的命名实体的识别比较结果㊂可以看出,书名实体的识别效果最差,人名识别效果最好,主要原因是书名的训练实例太少,而人名的训练实例比较多㊂此外,本文采用模型在所有的类型上都超过了BERT-CRF的识别性能㊂表3㊀模型对不同类型命名实体的识别比较类型BERT-CRF BERT-BiLSTM-CRF 人名(PER)92.4593.86书名(BOOK)83.4685.6官职名(OFI)91.1391.65 (4)不同文本长度的实验结果BiLSTM能抓住长距离依存特征㊂实验比较了不同文本长度的识别性的影响㊂我们样本按句子长度分为4组:小于10㊁大于等于10及小于30㊁大于等于30及小于50㊁大于等于50.表4给出本文模型与BERT-CRF的比较结果㊂可以看出,当文本长度㊃451㊃湖北科技学院学报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀总第44卷小于10时,两个模型性能基本相同㊂随着文本长度增大,两个模型的识别性能差距不断变大,当长度大于50时,本文模型超过BERT-CRF模型达到2.11%㊂这显示本文模型能有效抓住长文本的长距离依存信息㊂表4㊀不同长度文本的识别F1值比较文本长度BERT-CF BERT-BiLSTM-CRF<1097.3197.3410ɤ㊃ɤ3094.1094.2130<㊃ɤ5088.5389.04>5078.3580.46㊀㊀(5)实例分析为了更好地与基线进行比较,表5给出了本文方法与BiLSTM-CRF在古文命名实体识别的实例分析㊂在例子1中,BiLSTM-CRF方法由于缺少更多的上下文语义信息,并没有识别出人名{王鐵槍| PER}㊂在例子2中,本文所提方法识别出了所有的实体,而BiLSTM-CRF把两个OFI实体没有识别准确,这说明本文所提方法能获得更多边界信息㊂表5㊀实例分析与比较序号句子实例BiLSTM-CRF BERT-BiLSTM-CRF1持一鐵槍,騎而馳突,奮疾如飛,而佗人莫能舉也,軍中號{王鐵槍|PER}㊂持一鐵槍,騎而馳突,奮疾如飛,而佗人莫能舉也,軍中號王鐵槍㊂持一鐵槍,騎而馳突,奮疾如飛,而佗人莫能舉也,軍中號{王鐵槍|PER}㊂2壬午,{匡國軍節度使|OFI}{劉知俊|PER}爲{潞州行營招討使|OFI}㊂癸巳,改卜郊㊂{張文蔚|PER}薨㊂壬午,匡國軍{節度使|OFI}{劉知俊|PER}爲潞州行營{招討使|OFI}㊂癸巳,改卜郊㊂{張文蔚|PER}薨㊂壬午,{匡國軍節度使|OFI}{劉知俊|PER}爲{潞州行營招討使|OFI}㊂癸巳,改卜郊㊂{張文蔚|PER}薨四㊁结论古籍文献命名实体识别是正确分析处理古籍文献文本的基础步骤,也是深度挖掘㊁分析古代人文知识与文化的重要前提㊂本文采用BERT-BILSTM-CRF模型实现对古籍文献命名实体识别,实验表明模型的准确率㊁召回率和F1值均达到了较好的效果㊂此外实验也显示本模型能有效抓住长距离文本的依存信息㊂虽然书名实体识别性能不佳,这主要是由于训练语料太少,模型训练不充分所致㊂本文主要研究人名㊁书名㊁官职名三类古籍文献命名实体㊂后期研究工作中,将收集整理更大规模的古籍文献命名实体语料,研究更多的不同类型的古籍文献命名实体,并进一步研究模型各项参数,训练更好的模型,为古籍文献命名实体识别提供帮助㊂参考文献:[1]㊀崔丹丹,刘秀磊,陈若愚,等.基于Lattice LSTM的古汉语命名实体识别[J].计算机科学,2020,47(S2):18-22.[2]㊀胡为,刘伟,石玉敬.基于BERT-BiLSTM-CRF的中医医案命名实体识别方法[J].计算机时代,2022(9):119-122+135.[3]㊀余馨玲,常娥.基于DA-BERT-CRF模型的古诗词地名自动识别研究 以金陵古诗词为例[J].图书馆杂志,2023,42(10):87-94+73.[4]㊀Devlin J,Chang MW,Lee K.Bert:Pre-training of deepbidirectional transformers for language understanding[J/OL].https:///pdf/1810.04805.pdf.11Oct.2018.[5]㊀Schuster M,Paliwal KK.Bidirectional recurrent neuralnetworks[J].IEEE transactions on Signal Processing.1997,45(11):2673-2681.[6]㊀McCallum A.Efficiently inducing features of conditionalrandom fields[C].//Inproceedings of the Nineteenthconference on Uncertainty in Artificial Intelligence,USA,7Aug.2002.[7]㊀Gao Z,Feng A,Song X,etal.Target-dependent senti-ment classification with BERT[J].Ieee Access,2019(7):154290-154299.[8]㊀Catelli R,Pelosi S,Esposito M.Lexicon-based vs Bert-based sentiment analysis:A comparative study in Italian[J].Electronics,2022,11(3):374.[9]㊀Guven Z A,Unalir M O.Natural language based analysisof SQuAD:An analytical approach for BERT[J].ExpertSystems with Applications,2022,195:116592. [10]Esmaeilzadeh A,Taghva K.Text classification using neu-ral network language model(nnlm)and bert:An empiri-cal comparison[C].//Intelligent Systems and Applica-tions:Proceedings of the2021Intelligent Systems Confer-ence(IntelliSys)Volume3.Springer International Pub-lishing,2022:175-189.[11]Souza F,Nogueira R,Lotufo R.Portuguese named entityrecognition using BERT-CRF[J/OL].https://arxiv.㊃551㊃2024年第3期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀蔡维奕:基于BERT-BiLSTM-CRF古籍文献命名实体识别org/pdf/1909.10649.pdf.23Sep.2019. 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[17]Montejo-Ráez,A and Jiménez-Zafra,S.M.Current Ap-proaches and Applications in Natural Language Processing[J].Applied Sciences,2022,12(10):4859.Named Entity Recognition in Ancient Books andLiterature Based on BERT-BiLSTM-CRFCAI Wei-yi(School of Mathematics and Computer Science Northwest Minzu University,Lanzhou730030,China)Abstract:There are a lot of complex words,ambiguous words,variant characters,and other problems in ancient texts,making named entity recognition in ancient texts a challenging task.This paper proposes a named enti-ty recognition method for ancient texts based on the BERT-BiLSTM-CRF model.This method first uses a pre-trained language model BERT to model the context representation of characters,then processes the output of BERT through a BiLSTM model to solve the problem of long-distance dependencies and obtain richer feature information. Finally,these features are jointly modeled through a CRF model to achieve accurate identification of named entities in ancient documents.Experimental results show that the performance of BERT-BiLSTM-CRF exceeds all baseline models.Key words:Bilstm model;Bert model;Ancient texts责任编辑:彭茜珍㊃651㊃湖北科技学院学报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀总第44卷。
bert crf算法说明
bert crf算法说明BERT-CRF是一种序列标注模型，结合了BERT预训练和CRF(条件随机场)模型。
它在BERT的基础上添加了一个CRF 层，用于解决序列标注任务。
BERT是一种语言模型，能够将输入的文本编码成固定维度的向量表示。
它通过预训练来学习如何理解和生成文本。
这种预训练可以是单一任务（例如填充词语）也可以是多个任务（例如问答、文本分类、命名实体识别等）。
BERT为此引入了两个任务：遮挡语言模型和下一句预测。
其中，遮挡语言模型任务要求模型从输入文本中遮挡一些词语，并预测这些遮挡词的原始内容；下一句预测任务要求模型确定两个句子是否是相邻的。
CRF是一种判别模型，常用于序列标注任务。
它利用最大熵、支持向量机等方法训练模型，并使用条件概率分布建模输入序列的标签依赖关系。
CRF模型可以通过给定输入序列，使用动态规划算法来解码出最优的标签序列。
将BERT和CRF结合，首先使用BERT对输入序列进行编码，得到每个词语的向量表示。
然后，将BERT输出的向量作为CRF模型的输入，在CRF层中建模标签之间的依赖关系。
CRF层会计算每个标签的条件概率，并通过动态规划算法来解码得到最优的标签序列。
BERT-CRF模型的训练过程可以分为两个阶段：预训练和微调。
在预训练阶段，使用BERT模型进行大规模的无监督任务训练；在微调阶段，使用带标签的数据对BERT-CRF模型进行有监督任务训练。
微调阶段主要包括两个步骤：首先，使用CRF层对BERT的输出进行标签预测；其次，根据预测结果和真实标签计算损失函数，并通过反向传播算法来更新CRF 层的参数。
总之，BERT-CRF模型能够有效地利用BERT的预训练能力，并结合CRF的序列标注能力，提供了一种强大的语言模型来解决序列标注任务。
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bert+crf结构
BERT+CRF是一种被广泛应用于序列标注任务的模型结构。
该结构将BERT预训练模型与条件随机场（CRF）相结合，能够有效地捕捉句子的语义信息和标签之间的依赖关系。
本文将详细介绍BERT+CRF结构的原理和应用领域。
1. BERT预训练模型：
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer编码器的预训练模型。
该模型通过基
于大规模无监督语料库的预训练阶段，学习到丰富的语言表示。
BERT模型能够双向地预测上下文中的单词，从而使得模型在
理解句子语义和上下文信息方面具有优势。
2. 条件随机场（CRF）：
条件随机场是一种概率图模型，用于解决序列标注的任务。
CRF模型可以建模标签之间的依赖关系，并在预测时利用上
下文信息进行约束。
CRF模型通过最大化条件概率来进行标
签预测，具有全局一致性和平滑性。
3. BERT+CRF模型结构：
BERT+CRF模型结构由两部分组成：BERT模型和CRF层。
首先，通过将输入序列映射为BERT模型的词向量表示，得
到句子的语义信息。
然后，将BERT模型的输出作为特征输
入到CRF层中，建立标签之间的依赖关系。
最后，通过CRF
模型进行标签预测，得到最终的序列标注结果。
4. BERT+CRF模型的训练：
BERT+CRF模型的训练包括两个步骤：预训练和微调。
预训
练阶段使用大规模无监督语料库对BERT模型进行训练，学
习到句子的语义表示。
微调阶段使用有标签的序列数据对模型进行进一步的训练，并通过最大化条件概率来优化CRF参数。
5. 应用领域：
BERT+CRF模型在自然语言处理领域的序列标注任务中具有
广泛的应用。
例如，命名实体识别（NER）、词性标注、句法分析等任务都可以使用BERT+CRF模型来提高性能。
由于BERT模型能够有效地捕捉句子的语义信息，结合CRF模型
的特性能够更好地解决标签之间的依赖问题，因此在序列标注任务中取得了很好的效果。
总结起来，BERT+CRF结构是将BERT预训练模型与CRF模
型相结合的一种序列标注模型。
通过利用BERT模型学习到
的丰富语义表示以及CRF模型对标签之间依赖关系的建模，BERT+CRF模型在多个序列标注任务中取得了良好的性能。
在未来的研究中，可以进一步探索BERT+CRF模型在更多任
务和领域上的应用。