ONNX转换为bert-base-NER

转换 bert-base-NER

模型描述

bert-base-NER 是一个已经过微调的BERT模型，可用于命名实体识别，并在NER任务中实现了最先进的性能。它已经训练用于识别四种类型的实体：位置（LOC），组织（ORG），个人（PER）和其他（MISC）。

具体来说，该模型是在标准数据集 CoNLL-2003 Named Entity Recognition 的英文版本上微调的bert-base-cased模型。

如果您想使用在相同数据集上微调的更大的BERT-large模型，也有一个版本 bert-large-NER 可用。

预期用途与限制

您可以使用Transformers NER pipeline与此模型一起使用。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dslim/bert-base-NER")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("dslim/bert-base-NER")

nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
example = "My name is Wolfgang and I live in Berlin"

ner_results = nlp(example)
print(ner_results)

该模型受其特定时间段的新闻文章实体注释训练数据集的限制。这可能对不同领域中的所有用例都不具有很好的泛化能力。此外，模型有时将子词令牌标记为实体，可能需要对结果进行后处理以处理这些情况。

训练数据

该模型在标准数据集 CoNLL-2003 Named Entity Recognition 的英文版本上进行了微调。

训练数据集区分实体的开始和连续性，以便如果有相同类型的连续实体，模型可以输出第二个实体的开始位置。与数据集一样，每个令牌将被分类为以下类别之一：

CoNLL-2003英语数据集统计信息

该数据集来自路透社语料库，其中包含路透社新闻故事。您可以在CoNLL-2003论文中阅读有关该数据集的创建方式的更多信息。

训练过程

该模型在一台NVIDIA V100 GPU上使用了来自 original BERT paper 的推荐超参数进行训练，该超参数在CoNLL-2003 NER任务上对模型进行了训练和评估。

评估结果

测试指标略低于官方Google BERT结果，其编码文档上下文并尝试CRF。有关复制原始结果 here 的更多信息。

BibTeX条目和引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-1810-04805,
  author    = {Jacob Devlin and
               Ming{-}Wei Chang and
               Kenton Lee and
               Kristina Toutanova},
  title     = {{BERT:} Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language
               Understanding},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1810.04805},
  year      = {2018},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1810.04805},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1810.04805},
  timestamp = {Tue, 30 Oct 2018 20:39:56 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1810-04805.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

@inproceedings{tjong-kim-sang-de-meulder-2003-introduction,
    title = "Introduction to the {C}o{NLL}-2003 Shared Task: Language-Independent Named Entity Recognition",
    author = "Tjong Kim Sang, Erik F.  and
      De Meulder, Fien",
    booktitle = "Proceedings of the Seventh Conference on Natural Language Learning at {HLT}-{NAACL} 2003",
    year = "2003",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/W03-0419",
    pages = "142--147",
}