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title: BertNER-PyTorch-模型库-ModelZoo-昇腾社区
description: BERT-NER-Pytorch of lonePatient
keywords: BertNER,PyTorch,模型库,ModelZoo,昇腾社区,BERT,NER,CRF
url: https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models/detail/e69c85d0051f40039dddcaef5636c65a
section: (其他)
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# BertNER-PyTorch-模型库-ModelZoo-昇腾社区

URL: https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models/detail/e69c85d0051f40039dddcaef5636c65a
描述: BERT-NER-Pytorch of lonePatient
关键词: BertNER,PyTorch,模型库,ModelZoo,昇腾社区,BERT,NER,CRF

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BertNER-PyTorch

## BertNER-PyTorch

自然语言处理PyTorch训练122次浏览2026/01/19更新

获取源码

BertNER-PyTorch

查看模型源码

...

# BERT-NER-CRF for PyTorch

- 概述 [了解详情](https://www.hiascend.com/#%E6%A6%82%E8%BF%B0)
- 准备训练环境 [了解详情](https://www.hiascend.com/#%E5%87%86%E5%A4%87%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%8E%AF%E5%A2%83)
- 准备数据集 [了解详情](https://www.hiascend.com/#%E5%87%86%E5%A4%87%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86)
- 开始训练 [了解详情](https://www.hiascend.com/#%E5%BC%80%E5%A7%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83)
- 训练结果展示 [了解详情](https://www.hiascend.com/#%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%BB%93%E6%9E%9C%E5%B1%95%E7%A4%BA)
- 版本说明 [了解详情](https://www.hiascend.com/#%E7%89%88%E6%9C%AC%E8%AF%B4%E6%98%8E)

## 概述

### 简述

BERT-CRF 是用于自然语言处理中实体识别任务的模型

- 参考实现https://github.com/lonePatient/BERT-NER-Pytorch [了解详情](https://github.com/lonePatient/BERT-NER-Pytorch)
- 本代码仓为适配NPU的实现

## 准备训练环境

### 准备环境

- 当前模型支持的PyTorch版本和已知三方库依赖如下表所示
表1 依赖库列表

| 依赖名 | 版本号 |
| --- | ---|
| PyTorch | 1.11.0 |
| transformers | 4.29.2 |
- 环境中也需要安装对应版本的CANN和torch_npu，可参考《PyTorch框架训练环境准备 [了解详情](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/63RC1alpha002/softwareinstall/instg/instg_000018.html)》
- 安装依赖：

```
pip install -r requirements.txt
```

### 准备数据集

- 在https://www.cluebenchmarks.com/introduce.html [了解详情](https://www.cluebenchmarks.com/introduce.html)下载Cluener数据集，放到datasets目录下

### 准备预训练权重

- 在https://huggingface.co/bert-base-chinese/tree/main/ [了解详情](https://huggingface.co/bert-base-chinese/tree/main/)下载预训练权重和config文件等相关信息

## 开始训练

### 运行训练脚本

- 启动单机8卡训练

```
bash test/run_ner_crf.sh 
```

训练完成后，权重文件保存在当前路径下，并输出模型训练精度和性能信息。

## 训练结果展示

表2

| Name | F1 | ms/Iteration | Samples/Second | Epochs |
| --- | --- | --- | --- | ---|
| 8p-NPU | 79.16 | 171.9 | 1129.4 | 4 |

## 版本说明

### 变更

2023.6.19 首次发布

### FAQ

无

| 版本 | 更新时间 | 精度 | 处理器 | CANN版本 | 操作 |
| --- | --- | --- | --- | --- | ---|

暂无数据

使用模型资源和服务前，请您仔细阅读并理解透彻《昇腾深度学习模型许可协议 3.0》 [了解详情](https://www.hiascend.com/legal/modelzoo_models_license)