深度学习速通系列:如何使用bert进行超长中文文本命名实体识别

要将超长中文文本按最大 BERT 输入长度进行分割，并使用 bert-chinese-ner 模型进行命名实体识别，可以遵循以下步骤。以下是一个 Python 代码示例，利用 Hugging Face 的 transformers 库来实现：

安装必要的库
如果你还没有安装 Hugging Face 的 transformers 和 torch，可以通过以下命令安装：

pip install transformers torch

代码示例

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
from transformers import pipeline# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForTokenClassification.from_pretrained("uer/bert-base-chinese-nlp")
ner_pipeline = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)# 定义最大输入长度
max_input_length = 512# 超长中文文本
long_text = "你的超长文本在这里。"# 按最大输入长度进行分割
def split_text(text, max_length):words = tokenizer.tokenize(text)segments = []for i in range(0, len(words), max_length - 2):  # -2 for [CLS] and [SEP]segment = words[i:i + max_length - 2]segments.append(tokenizer.convert_tokens_to_string(segment))return segments# 对文本进行分割
segments = split_text(long_text, max_input_length)# 进行命名实体识别
for segment in segments:ner_results = ner_pipeline(segment)print(ner_results)

代码说明

1.导入库：引入所需的库。
2.加载模型：使用 transformers 加载 BERT 的中文分词器和模型。
3.定义最大输入长度：BERT 的最大输入长度通常为 512。
4.分割文本：split_text 函数将输入文本分割为适合 BERT 输入的多个片段。
5.命名实体识别：对每个文本片段执行命名实体识别，并打印结果。

注意事项

• 请确保输入的超长文本不会包含敏感内容，并符合使用模型的规范。
• 由于分割后每个片段可能会失去上下文关系，可能会影响 NER 的准确性。

这样你就可以按最大 BERT 输入长度对文本进行分割，并进行命名实体识别了！