没有考虑到传统NLP中的中文分词(CWS)。Person,Organization,Location,Miscellaneous或者other(无命名实体)。并通过softmax得到这个Token的实体类别。没有考虑到传统NLP中的中文分词(CWS)。着重于CRF层的分析。:人物(Person)和机构(Organization)。huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。BERT,GPT,Transformer-XL,GPT-2。拿到表示之后,我们可以在后面,接上自己的模型,比如NER。Transformer的强大作用。当时达到了STOA效果。pytorch-pretrained-bertを利用している点に留意する必要があります。着重于CRF层的分析。:人物(Person)和机构(Organization)。PyTorchでBERTをはじめとした、各種ディープラーニングモデルを、実際に実装しながら学ぶ書籍を執筆しました。BERT,GPT,Transformer-XL,GPT-2。拿到表示之后,我们可以在后面,接上自己的模型,比如NER。