帮我写一个.NER的冒泡排序
时间: 2023-03-07 07:14:17 浏览: 65
好的,这是一个NER(Named Entity Recognition)冒泡排序的算法: 1. 设置一个标志性变量pos来跟踪比较的位置
2. 从数组的第一个元素开始,依次比较相邻的两个元素
3. 如果第一个元素比第二个元素大,就交换它们的位置
4. 继续比较下一对相邻元素,直到到达数组的最后一个元素
5. 将pos设置为pos + 1,重复步骤2
6. 当pos等于数组长度减1时,冒泡排序结束
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帮我写一个bert-bilstm-crf-ner模型用于中文命名实体识别
好的,下面是bert-bilstm-crf-ner模型的代码实现(Python):
```python
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel
class BertBilstmCrfNer(nn.Module):
def __init__(self, num_tags, hidden_dim=768, bert_model_name='bert-base-chinese'):
super(BertBilstmCrfNer, self).__init__()
self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_model_name)
self.dropout = nn.Dropout(0.5)
self.bilstm = nn.LSTM(hidden_dim, hidden_dim // 2, num_layers=2, bidirectional=True, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_tags)
self.crf = nn.CRF(num_tags, batch_first=True)
def forward(self, input_ids, attention_mask, labels=None):
bert_output = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)[0]
bert_output = self.dropout(bert_output)
lstm_output, _ = self.bilstm(bert_output)
logits = self.fc(lstm_output)
if labels is not None:
loss = -self.crf(logits, labels, mask=attention_mask.byte(), reduction='mean')
return loss
else:
pred_labels = self.crf.decode(logits, mask=attention_mask.byte())
return pred_labels
```
该模型使用了BERT作为预训练模型,使用了BiLSTM作为特征提取器,并使用CRF作为序列标注器。在模型中,我们首先使用BERT模型对输入进行编码,然后通过BiLSTM提取特征,最后通过全连接层将提取的特征映射到标签空间。在训练时,我们使用CRF计算损失,并通过反向传播更新模型参数。在推理时,我们使用CRF进行解码,得到最终的标签序列。
模型的输入是一个batch的文本序列,每个文本序列已经使用BERT进行编码,因此输入是一个二维张量,形状为(batch_size, sequence_length, hidden_dim)。另外,我们还需要提供一个attention_mask张量,用于指示输入中的实际文本序列部分。标签序列是一个二维张量,形状为(batch_size, sequence_length),每个元素代表一个标签。在训练时,我们需要提供标签序列,用于计算损失;在推理时,我们不需要提供标签序列,而是通过CRF进行解码,得到最终的标签序列。
asp.ner core ApplicationBuilder
`ApplicationBuilder` 是 ASP.NET Core 应用程序的中间件构建器,它用于配置和构建应用程序的请求处理管道。通过使用 `ApplicationBuilder`,可以将多个中间件组成一个请求处理管道,以便于对每个HTTP请求进行处理和响应。 `ApplicationBuilder` 允许我们添加、配置和管理中间件,并根据需要进行排序和执行。