命名实体识别与关系抽取

Question

https://github.com/dmis-lab/biobert，这个biobert项目github介绍的都是怎么进行训练微调，但是我想问下大家项目部署下来之后，怎么运行完成自己的NER或者是RE任务啊？（比如我想输入自己的一段文本，给模型吃进去然后输出结果？）

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

要运行自己的NER或RE任务，你需要按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你已经安装了所需的库，如transformers和torch。你可以使用以下命令安装：

pip install transformers torch

1. 克隆biobert项目的GitHub仓库：

git clone https://github.com/dmis-lab/biobert.git

1. 下载预训练的BioBERT模型权重。你可以在Hugging Face Model Hub上找到它们：https://huggingface.co/models?filter=biobert。选择一个适合你任务的模型，例如biobert-base-cased-v1.2。然后使用以下命令下载模型权重：

wget https://huggingface.co/dmis-lab/biobert-base-cased-v1.2/resolve/main/config.json
wget https://huggingface.co/dmis-lab/biobert-base-cased-v1.2/resolve/main/pytorch_model.bin
wget https://huggingface.co/dmis-lab/biobert-base-cased-v1.2/resolve/main/vocab.txt

1. 创建一个Python脚本，加载预训练的BioBERT模型和分词器，然后使用它们进行预测。以下是一个简单的示例：

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
import torch

# 加载预训练的模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("path/to/vocab.txt")
model = BertForTokenClassification.from_pretrained("path/to/pytorch_model.bin", config="path/to/config.json")

# 输入文本
text = "你的文本内容"

# 对文本进行分词并转换为张量
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 获取模型的输出
outputs = model(**inputs)

# 获取预测结果
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)

# 将预测结果转换为标签
labels = [tokenizer.convert_ids_to_tokens(idx) for idx in predictions[0].tolist()]

print(labels)

请注意，你需要将path/to/vocab.txt、path/to/pytorch_model.bin和path/to/config.json替换为你实际下载的文件路径。

1. 运行上述Python脚本，它将输出预测的标签。这些标签表示NER或RE任务的结果。