bert模型在文本分类和 ner 问题中的区别在于如何设置模型的输出。 对于文本分类问题，仅使用特殊 [CLS] token 的 Embedding 向量输出。 而 NER 任务中，需要使用所有 token 的 Embedding向量输出，希望模型预测每个 token 的实体，则通过使用所有token 的 Embedding向量输出。

如下图所示，该repo提供了3个base-line model。其中谷歌官方提供的BERT-base比双向LSTM+CRF模型高了7分，而由哈工大讯飞联合实验室基于全词遮罩（Whole Word Masking）技术发布的中文预训练模型BERT-wwm又把模型效果提升了一些。 三个Baseline model的效果

bert-base-NER is a fine-tuned BERT model that is ready to use for Named Entity Recognition and achieves state-of-the-art performance for the NER task. It has been trained to recognize four types of entities: location (LOC), organizations (ORG), person (PER) and Miscellaneous (MISC).

探索预训练任务对下游训练任务的影响，基于HuggingFace实现的BERT模型，分别使用预训练权重与随机权重进行模型权重初始化，并且使用BERT+Softmax进行NER任务对比实验。

2024年12月2日 · 本文介绍了一个针对自然语言处理（nlp）中命名实体识别（ner）任务的项目，该项目基于bert预训练模型，并采用了bilstm-crf结构进行序列标注。在ner任务中，模型需要识别文本数据中具有特定意义的实体，如人名、地名...

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（NLP）中的基础任务之一，旨在从非结构化文本中自动识别并分类出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。随着预训练语言模型（如BERT）的出现，NER的性能得到了显著提升。

2022年11月23日 · 通过 bert来进行实体抽取、ner的方法是当前在nlp和知识图谱的产业化应用中最常用的方法，是效果与成本权衡下的最佳选择。本文详细讲解使用bert来进行实体抽取，看完本文就会用当前工业界最佳的模型了。 什么是实体抽取？

2022年2月17日 · 命名实体识别 （Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 作用命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在 自然语言处理 技术走向实用化的过程中占有重要地位。 数据集采用 conll2003 的子集，总计14040条。 conll2003 是命名实体中最常见的公开数据集， 官网 有很详细的介绍 …

2021年9月18日 · 《Davlan/bert-base-multilingual-cased-ner-hrl：多语言命名实体识别的深度学习模型》 在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（NER）是一项重要的任务，它涉及到从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、...

经过NER、分词、词性标注的对比测试后发现，Jieba分词同时具有速度快和支持用户自定义词典的两大优点，Pyltp具有单独使用词性标注的灵活性。 因此，使用 “Jieba分词 + BertNER作自定义词典 + Pyltp词性标注” 的组合策略后，可以弥补Jieba分词在实体识别的缺点 ...