ner-bert-german

基于BERT的德语命名实体识别模型实现精准NER分析

该模型通过对bert-base-multilingual-cased进行微调，实现德语文本中位置、组织和人名的识别。模型在wikiann数据集训练后，总体F1分数达0.8829，在人名实体识别方面表现尤为出色。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器，经7轮训练完成。

德语Github开源项目BERT命名实体识别自然语言处理模型Huggingface机器学习

Hugging Face

项目简介

这是一个基于BERT的德语命名实体识别(NER)模型。该模型通过在德语wikiann数据集上对bert-base-multilingual-cased模型进行微调而得到。它能够识别德语文本中的命名实体,包括地点(Location)、组织机构(Organization)和人名(Person)等。

模型性能

该模型在评估集上取得了优秀的性能表现:

总体准确率达到96.06%
总体F1分数为0.8829
在各类实体识别方面:
- 地点实体(Location)的F1分数为0.9067
- 组织机构实体(Organization)的F1分数为0.8278
- 人名实体(Person)的F1分数为0.9152

训练细节

训练过程采用了以下超参数配置:

学习率设置为2e-05
训练批次大小为16
评估批次大小为16
随机种子设为42
优化器使用Adam,beta参数为(0.9,0.999),epsilon为1e-08
学习率调度采用线性衰减
训练轮数为7轮

训练过程

模型训练表现出良好的收敛性能:

训练损失从初始的0.252逐步下降到0.0181
验证损失维持在较低水平,最终为0.2450
各项评估指标随着训练轮次稳步提升
在训练后期,模型在识别人名和地点实体方面表现尤为出色,F1分数均超过0.90

应用示例

模型可以处理各种德语文本中的实体识别任务,例如:

识别人名:如"Herr Schmidt"
识别地名:如"Berlin"、"München"
识别组织机构:如"Deutsche Bahn"、"BMW"、"Siemens"等

该模型采用Apache-2.0许可证开源,任何人都可以自由使用和修改。

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