TemplateNER 0.24 0.44 0.51 0.61 EntLM 0.46 0.54 0.56 - 从实验结果来看，其小样本NER模型在中文上的效果都不是特别理想，没有达到Bert-CRF...的效果，一开始怀疑结果过拟了，重新换了测试集，发现BERT-CRF效果依旧变化不大，就是比其他的小样本学习方法好。...领域数据1测试结果（实体类型7类）： 5-shot 10-shot 20-shot 50-shot BERT-CRF 0.697 0.75 0.82 0.85 百度UIE 0.76 0.81 0.84...LightNER EntLM 百度UIE BERTUIE F1 0.69 0.57 0.58 0.72 0.69 UIE在小样本下的效果相较于BERT-CRF之类的抽取模型要好，但是UIE的速度较于...BERT-CRF慢很多，大家可以根据需求决定用哪个模型。
此外，本 文进一步提出了一种将 BERT-ENE 模型与 BERT-CRF 模型相融合的新 方法，相比传统方法识别效果有了显著提升。...针对实体识别任务，首先采用现在效果较好的 BERT-CRF 命名实体识别模型。...2.3 实体识别结果融合 如上所述，实体识别分为两个模型，一个 BERT-CRF 模型，一个 BERTENE。BERT-CRF 模型识别的实体会因为边界错误导致不能够匹配得到候选实体。...BERT-ENE 模型在词典匹配时，去掉了单字实体，而 BERT-CRF 模型可以预测单字实体。所以将两种方案融合，能够取得最好的效果。...融合规则为：如果两个结果在位置存在重复，则选取 BERT-ENE 的结果，单字实体选取 BERT-CRF 模型的结果。
例如Portuguese Named Entity Recognition using BERT-CRF（2020）采用了Bert-CRF的模型结构解决NER任务。
我简单比较了Bert-bilstm-crf，Bert-cnn-crf和Bert-crf在msra和people_daily数据集上的效果。...在msra上确实有提升，不过在people daily上Bert-crf效果最好。整体上感觉bert把需要的信息都做了提取，bilstm只是选择性从中挑选有用的信息做整合，所以增益并不是很大。...如果你的标注数据很少，或者对预测latency有要求，Bert-crf可能更合适些。 ? ?
基于CRF、LSTM-CRF、BERT-CRF 的命名实体识别应用 . 基于语言模型和Noisy Channel Model的拼写纠错 第三阶段 信息抽取、词向量与知识图谱 【核心知识点】 .
如果有新人苦于不知道怎么实现一个 NER 模型，不知道 LSTM-CRF、BERT-CRF 怎么写，看到代码之后便可以原地起飞，从此打开新世界的大门；或者有老 NLPer 从我的某段探索过程里感觉还挺有意思的...2019年BERT出现之后，命名实体识别就只有 BERT-CRF（或者 BERT-LSTM-CRF）了吗？...都列在下面了，首先是 LSTM-CRF 和 BERT-CRF，然后就是几个多任务模型， Cascade 开头的（因为实体类型比较多，把NER拆成两个任务，一个用来识别实体，另一个用来判断实体类型），后面的几个模型里
，检查各个词是否在维护的自定义词表或挖掘积累的常见纠错pair中； 基于语言模型：统计大规模语料的n-gram信息，频率小于一定阈值的即认为是错误词； 基于序列标注：通过模型（bi-LSTM-CRF、BERT-CRF
BERT-CRF中，为什么要加CRF？好处是？ self-attention为什么要用QKV三个矩阵，不用有什么问题？有没有哪个模型的Q和K矩阵是一样的？
3，BERT-CRF中，为什么要加CRF？好处是？ 4，self-attention为什么要用QKV三个矩阵，不用有什么问题？有没有哪个模型的Q和K矩阵是一样的？
., Nogueira, R. and Lotufo, R. 2020, Portuguese Named Entity Recognition using Bert-CRF, arXiv.org（请参见
2.1 The Proposed Framework 本文使用 BERT-CRF 作为基础 NER 模型， 代表 t 时间步的模型，其由 初始化。
只用增强训练样本哟，连词表增强需要修改NN输入和网络结构都不用做哟～不过在BERT-CRF上没有任何提升（哈哈BERT以下寸草不生不是闹着玩的～），当然这也和我使用的增强方案本身的语义丰富程度相对有限，
NER主流的模型实现有BiLSTM-CRF、Bert-CRF，如下一个简单的中文ner项目：https://github.com/Determined22/zh-NER-TF 2.4 词向量（表示学习）
四、实验结果 实验数据采用全量国内工商注册企业名称（约2.2亿家），对企业名称进行名称分割（这里由于业务需要，已经开发了一个可用的BERT-CRF序列标注模型），针对name字段清洗、过滤、去重后构建图
意图分类任务可以选择 BERT-base 后接 MLP 的网络结构，槽位提取任务可以使用 BERT-CRF 以及 BERT-Span 的网络结构。
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