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摘要： 关系抽取中两种类型的模型：joint模型：将实体识别等任务与关系抽取一起完成多任务学习（共享参数的联合抽取模型）多头选择：构建 × × 的关系分类器对每一个实体pair进行关系预测（N为序列长度，C为关系类别总数），输入的实体pair其实是每一个抽取实体的最后一个token。后续基于多头选择机制，也... 阅读全文

摘要： 知识解读命名实体识别与知识抽取高能NLP：NER任务与关系抽取的知乎专栏NLP中的命名实体识别关系抽取，一步到位！语义分割损失函数Transformer相关Transformer模型原理详解NLP中的Attention原理和源码解析BERT：预训练的深度双向 Transformer 语言模型实战代码... 阅读全文

摘要： 关系抽取是自然语言处理中的知识图谱构建的关键任务，主要目的是获取实体之间的关系。参考文章：https://www.cnblogs.com/sandwichnlp/p/12020066.html关系抽取的2种流行方法：pipelined：先进行实体抽取（NER），在进行关系判断，将实体识别与关系抽取分... 阅读全文

摘要： 本项目基于推特威胁情报为数据集构建实体识别测试。测试目的：构建一个威胁情报自动化实体识别模型，实现知识图谱的第一步。实验数据：推特获取。实验模型：bert，bert-crf，bert-bilstm-crf实验环境：python-3.7 ，torch-1.7.1 ， transformers 4.2.... 阅读全文

摘要： 论文：https://arxiv.org/pdf/1910.11476v6.pdf前沿：在之前的NER任务中常常分为两种：nested NER和 flat NER。从直观的角度来看，nested NER考虑到了实体嵌套问题。发展：flat NER的任务通常形式化为序列标记任务：序列标记模型，但是这种序... 阅读全文

摘要： 使用bert实现的一个NER10标签任务github：nlp-code/bert命名实体识别.ipynb at main · cshmzin/nlp-code (github.com)bert介绍博客：Simple to Bert | Ripshun Blog数据集来源：CLUE官网（细粒度NER任... 阅读全文

摘要： 前面以及介绍过bert的理论知识，以及它相应的实现方法，那么让我们通过实战加深对bert的了解。我们将通过bert实现一个文本多分类任务，具体是kaggle上的一个真假新闻的任务。具体如下：文件地址：https://www.kaggle.com/c/fake-news-pair-classifica... 阅读全文

摘要： 2018年是nlp重大改革的一年，bert的横空出世使得未来nlp的发展有利跨时代的进步，其在多个领域的完美成功使nlp研究方向有了很大的改变，一直到现在很多比赛的榜单都是由bert或者其畸形霸占。本文让我们简单了解bert，看看它是如何达到如此成就的。Bert：bert其实并没想象中的那么复杂，只... 阅读全文

摘要： 什么是预训练：AI 中的预训练是指使用一个任务训练模型，以帮助它形成可用于其他任务的参数，从而节约大量的时间和资源。（站在巨人的肩膀上解决问题）训练前的概念受到人类的启发。由于天生的能力，我们不必从零开始学习所有东西。相反，我们转移和重用我们过去学到的旧知识，以了解新知识并处理各种新任务。在人工智能... 阅读全文

摘要： # 背景kafka是一种分布式的基于发布与订阅的消息队列。异步处理用户请求服务后需等待服务完成再得到结果信息，这是同步处理。对于异步处理，用户提交请求后，请求放入消息队列后，无需等待执行完成，用户即可结束进程。异步处理可以实现解耦，异步通信，缓冲缓解服务器压力，提高灵活性和峰值处理能力。消息队列的两... 阅读全文