nlp系列(7)三元组识别(Bert+CRF)pytorch
模型介绍
在实体识别中:使用了Bert模型,CRF模型
在关系识别中:使用了Bert模型的输出与实体掩码,进行一系列变化,得到关系
Bert模型介绍可以查看这篇文章:nlp系列(2)文本分类(Bert)pytorch_bert文本分类_牧子川的博客-CSDN博客
CRF模型介绍可以查看这篇文章:
nlp系列(6)文本实体识别(Bi-LSTM+CRF)pytorch_牧子川的博客-CSDN博客
模型结构
画了一个简易图

数据介绍
数据网址:https://github.com/buppt//raw/master/data/people-relation/train.txt
https://github.com/buppt//raw/master/data/people-relation/train.txt
实体1 实体2 关系 文本
模型准备
将处理的数据通过bert模型计算得到两个实体的权重,然后送入到CRF模型计算两个实体损失,然后借鉴Bert模型的掩码,将bert的输出与实体掩码及其计算,得到关系的损失,将两个损失相加,得到模型的总损失。
def compute_loss(self, input_ids, attention_mask, tag_ids, sub_mask, obj_mask, labels, real_lengths):hidden_output, pooled_output = self.get_features(input_ids, attention_mask)feats = self.hidden2tag(hidden_output)total_scores = self.get_total_scores(feats, real_lengths)gold_score = self.get_golden_scores(feats, tag_ids, real_lengths)ner_loss = torch.mean(total_scores - gold_score)relation_logits = self.get_relation_logit(pooled_output, hidden_output, sub_mask, obj_mask)relation_loss = self.criterion(relation_logits, labels)return ner_loss + relation_loss
模型预测
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源码获取
Bert+CRF 三元组识别
https://github.com/mzc421/Pytorch-NLP/tree/master/11-Bert%2BCRF%20%E4%B8%89%E5%85%83%E7%BB%84%E8%AF%86%E5%88%AB硬性的标准其实限制不了无限可能的我们,所以啊!少年们加油吧!
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