一文详解BERT模型实现NER命名实体抽取-王文广
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在自然语言处理和知识图谱中，实体抽取、命名实体识别（NER）是一个基本任务，也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT模型，作为一种大规模预训练模型，通过掩码语言模型（MLM）模拟人类对语言的认知，对数十亿个词所组成的语料进行预训练，形成了强大的基础语义，效果卓绝。在进行实体抽取、NER时，BERT是当前在NLP和知识图谱的产业化应用中最常用的方法，是效果与成本权衡下的最佳选择。
实体抽取（Entity Extraction，EE）的目标是识别一段文本中所包含的实体，用实体类型来框定不同的实体。例如，“上海”是“城市”类型的实体，“达观数据”是“公司”类型的实体。实体抽取的过程通常可以分为两个阶段，识别并标记文本中的实体类型。
BERT模型是Google开发的一种基于Transformer的深度学习技术，用于人工智能领域的文本预训练。其核心是“预训练”+“微调”方法。BERT模型有两种配置：Base和Large版本，其中Large版本在效果上优于Base版本，但资源需求更高。
在自然语言处理领域，BERT模型的出现引起了轩然大波。掩码语言模型的提出使得BERT模型能够理解文本中的实体。BERT模型的训练数据准备通常使用MSRA实体抽取数据集，并使用BIO标记方法标记数据。数据准备完成后，即可使用BERT模型进行实体抽取。
使用BERT模型进行实体抽取时，需要将语料转化为列表形式，并将其转化为torch能够使用的数据集。使用HuggingFace提供的预训练BERT模型，可以方便地创建一个基于BERT的实体抽取模型。训练模型时，需要使用GPU以提高效率。通常情况下，仅需要微调BERT模型的顶层即可。在测试数据上评估模型效果时，可以使用简单的评估方法，也可以使用更精细的评估方法。
综上所述，通过本文的介绍，读者可以学习到如何使用BERT模型进行实体抽取，并将其应用到实际工作中。BERT模型是当前工业界中最好用的实体抽取模型，可以极大地提高实体抽取的效率和准确性。
