Transformer-based模型BERT

### BERT NER Transformer-Based Named Entity Recognition Overview Transformer架构下的命名实体识别（NER）方法，尤其是基于BERT的实现，在处理不平衡数据集方面表现出显著优势[^2]。这些模型通过预训练阶段获取丰富的语义信息，并在微调过程中针对具体任务优化参数。 #### 实现概述 BERT-NER的主要流程如下： - **预训练**：采用大规模无标注文本进行双向编码器表示（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），即BERT模型的学习过程。 - **特征提取**：对于给定句子中的每一个token，BERT能够提供深层次的语言理解能力，捕捉到复杂的语法和语义模式。 - **分类层构建**：在BERT之上添加一层或多层全连接神经网络用于预测各个位置上的标签类别，如`O`, `B-Person`, `I-Person`等。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') model = BertForTokenClassification.from_pretrained('dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english') def predict_entities(text): inputs = tokenizer.encode_plus( text, add_special_tokens=True, return_tensors="pt" ) outputs = model(**inputs)[0] predictions = torch.argmax(outputs, dim=2) tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0]) entities = [] current_entity = None for idx, pred in enumerate(predictions[0]): label = model.config.id2label[pred.item()] if not label.startswith("I") and current_entity is not None: entities.append(current_entity) current_entity = None if label != "O": token_text = tokens[idx].replace("##", "") if label.startswith("B"): current_entity = {"entity": label.split("-")[1], "text": token_text} elif label.startswith("I") and current_entity is not None: current_entity["text"] += f" {token_text}" if current_entity is not None: entities.append(current_entity) return entities ``` 此代码片段展示了如何加载预先训练好的BERT模型并应用于新的文本输入以执行命名实体识别的任务。

回答：Transformer-based model 是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初被提出用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。它的核心思想是利用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而更好地处理长序列数据。Transformer-based model 在自然语言处理领域取得了很大的成功，如 Google 的 BERT、GPT 等模型。