本文主要是介绍BERT-文本分类NER，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
BERT文本分类
训练样本
训练数据：18W条
评估数据：1W条
测试数据：1W条
体验2D巅峰 倚天屠龙记十大创新概览 8 60年铁树开花形状似玉米芯(组图) 5 同步A股首秀：港股缩量回调 2 中青宝sg现场抓拍 兔子舞热辣表演 8 锌价难续去年辉煌 0 2岁男童爬窗台不慎7楼坠下获救(图) 5 布拉特：放球员一条生路吧 FIFA能消化俱乐部的攻击 7 金科西府 名墅天成 1 状元心经：考前一周重点是回顾和整理 3 |
训练代码
https://github.com/HeiBoWang/Pytorch-NLP/tree/master → 02-Bert 文本分类 → main.py
dev f1:0.9664522058823529, precision:0.9580865603644647，recall:0.9749652294853964 test f1:0.9651982378854626, precision:0.9618086040386303，recall:0.9686118479221928 |
预测代码以及结果
https://github.com/HeiBoWang/Pytorch-NLP/tree/master → 02-Bert 文本分类 → predict.py
模型预测结果： 文本：我们一起去打篮球吧！ 预测的类别为：game 文本：我喜欢踢足球！ 预测的类别为：game 文本：沈腾和马丽的新电影《独行月球》很好看 预测的类别为：entertainment 文本：昨天玩游戏，完了一整天 预测的类别为：game 文本：现在的高考都已经开始分科考试了。 预测的类别为：education 文本：中方：佩洛西如赴台将致严重后果 预测的类别为：politics 文本：现在的股票基金趋势很不好 预测的类别为：finance 耗时为：2.3200602531433105 s |
评价指标
dev acc:0.9305 最佳模型Loss Train_Loss:0.1319 |
BERT命名实体识别
训练样本
训练数据：127919条
评估数据：14352条
测试数据：15576条
吴 B-NAME 重 I-NAME 阳 E-NAME ， O 中 B-CONT 国 I-CONT 国 I-CONT 籍 E-CONT ， O 大 B-EDU 学 I-EDU 本 I-EDU 科 E-EDU ， O 教 B-TITLE 授 I-TITLE 级 I-TITLE 高 I-TITLE 工 E-TITLE ， O 享 O 受 O 国 O 务 O 院 O 特 O 殊 O 津 O 贴 O ， O 历 O 任 O 邮 B-ORG 电 I-ORG 部 I-ORG 侯 I-ORG 马 I-ORG 电 I-ORG 缆 I-ORG 厂 E-ORG 仪 B-TITLE 表 I-TITLE 试 I-TITLE 制 I-TITLE 组 I-TITLE 长 E-TITLE 、 O 光 B-TITLE 缆 I-TITLE 分 I-TITLE 厂 I-TITLE 副 I-TITLE 厂 I-TITLE 长 E-TITLE 、 O 研 B-TITLE 究 I-TITLE 所 I-TITLE 副 I-TITLE 所 I-TITLE 长 E-TITLE ， O 获 O 得 O 过 O 山 O 西 O 省 O 科 O 技 O 先 O 进 O 工 O 作 O 者 O |
训练代码&评价指标
https://github.com/HeiBoWang/Pytorch-NLP/tree/master → 07-Bert 实体识别 → main.py
dev f1:0.9664522058823529, precision:0.9580865603644647，recall:0.9749652294853964 test f1:0.9651982378854626, precision:0.9618086040386303，recall:0.9686118479221928 运行时间：3.3876 min |
预测代码以及结果
https://github.com/HeiBoWang/Pytorch-NLP/tree/master → 07-Bert 实体识别 → predict.py
模型预测结果： 文本：李某某，男，2012年4月出生，本科学历，工科学士，毕业于电子科技大学。 预测的类别为：['S-ORG', 'I-NAME', 'UNK', 'E-NAME', 'O', 'I-NAME', 'E-EDU', 'I-ORG', 'I-NAME', 'I-ORG', 'I-NAME', 'S-ORG', 'S-ORG', 'I-EDU', 'E-EDU', 'I-ORG', 'E-LOC', 'S-ORG', 'S-ORG', 'B-NAME', 'I-NAME', 'B-PRO', 'B-PRO', 'E-NAME', 'UNK', 'UNK', 'B-NAME', 'E-LOC', 'B-NAME', 'S-ORG'] 耗时为：6.1840057373046875 s |
这篇关于BERT-文本分类NER的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
