bert pytorch 序列标注_手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明（一）...

这篇文章讲解的是如何使用 Pytorch-Transformers 库进行序列标注任务，其中涉及到了部分源码解读和相关说明。Pytorch-Transformers 是一个针对自然语言处理任务的库，其中包含了多种预训练模型，包括 BERT、GPT-2、XLNet 等。这些预训练模型可以用来进行文本分类、序列标注、问答等多种自然语言处理任务。

在本文中，作者首先介绍了如何使用 Pytorch-Transformers 库加载预训练模型，然后讲解了如何进行序列标注任务。具体来说，作者使用了 CoNLL-2003 数据集进行实验，该数据集包含了英文的命名实体识别任务。作者使用了 BERT 进行训练，并结合了 CRF 来进行序列标注任务。最后，作者通过实验比较了使用 BERT 和使用传统的 BiLSTM-CRF 模型在 CoNLL-2003 数据集上的表现，结果表明 BERT 模型具有更好的性能。

整篇文章内容详实，包含了代码实现和相关说明，并且作者对于一些细节也进行了解释，非常适合入门 Pytorch-Transformers 库和序列标注任务。