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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

article 2024/11/2 20:44:15

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。