bert-base-NER

Model description

bert-base-NER 是一个已经微调过的BERT模型，可直接用于命名实体识别任务，并在NER任务中达到了最先进的性能。它经过训练可以识别四种类型的实体：位置（LOC），组织（ORG），人名（PER）和其他（MISC）。

具体来说，这个模型是在标准 CoNLL-2003 Named Entity Recognition 数据集的英文版本上微调得到的一个 bert-base-cased 模型。

如果您想使用在相同数据集上微调过的更大型的BERT-large模型，也可以使用版本编号为 bert-large-NER 的版本。

Intended uses & limitations

您可以通过 Transformers pipeline 来使用此模型进行NER。

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)

该模型的训练数据集是特定时间段内的实体标注新闻文章，因此在不同领域的所有用例中可能不具有良好的泛化能力。此外，模型有时会将子单词标记为实体，因此可能需要对结果进行后处理来处理这些情况。

Training data

该模型是在标准 CoNLL-2003 Named Entity Recognition 数据集的英文版本上微调得到的。

训练数据集区分实体的开始和连续，因此如果有连续的相同类型实体，模型可以输出第二个实体的开始位置。与数据集一样，每个标记将被归类为以下类别之一：

CoNLL-2003 英文数据集统计

该数据集源自于路透社语料库，包含路透社的新闻报道。您可以在 CoNLL-2003 论文中了解有关该数据集的创建方式更多细节。

Training procedure

该模型是使用一台 NVIDIA V100 GPU 进行训练的，使用了 original BERT paper 建议的超参数，并在 CoNLL-2003 NER 任务上对模型进行了训练和评估。

Eval results

测试指标稍低于官方的 Google BERT 结果，后者对文档上下文进行了编码并尝试了 CRF。了解如何复现原始结果 here 。

BibTeX entry and citation info

@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",
}