BERT-BiLSTM
时间: 2023-10-04 10:11:47 浏览: 57
BERT-BiLSTM是一种基于BERT模型和BiLSTM-CRF模型的研究方法。首先,通过BERT模型对文本进行预处理,生成基于上下文信息的词向量。然后,将训练得到的词向量输入到BiLSTM-CRF模型中进行进一步训练和处理。这种模型的目的是解决命名实体识别等文本分类问题。实验结果显示,该模型在MSRA数据集上取得了良好的效果。 这种模型的结构比较简单,使用了BERT模型和BiLSTM层进行特征提取,然后使用CRF层进行标签预测。 在数据处理方面,使用了read_data函数对数据进行读取和处理,使用build_label_2_index函数构建了标签到索引的映射。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [BERT+BiLSTM命名实体识别](https://blog.csdn.net/hellozhangxians/article/details/125719054)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文实体识别](https://download.csdn.net/download/weixin_38675341/18409063)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]