在NER任务中,我们使用BERT对输入的文本进行编码,得到每个词的上下文表示。 CRF模型:条件随机场(CRF)是一种用于序列标注的模型,它可以有效地处理标签之间的依赖关系。在BERT的基础上,我们使用CRF对每个词的标签进行预测。结合BERT和CRF的模型结构如下: import tensorflow as tf from transformers import BertTokenizer, B...
在nlp中,bert+crf是常见的ner的解决方案,对于CRF我们知道是对序列加约束的常见方式,其训练目标是让golden序列在所有序列组合中的概率最大,下面我们以命名实体识别NER为例,讲解CRF的计算过程。 2. 损失函数 首先我们定义下部分概念 输入序列 X,输出序列 y 发射分数: Ejt 表示t时刻映射到tag j的非归一化概率 ...
在自然语言处理领域，BERT和CRF的结合常被用于命名实体识别（NER）。CRF（条件随机场）作为一种序列标注方法，其目标是使给定序列在所有可能序列组合中的概率最大。下面，让我们以命名实体识别为例，深入理解CRF的计算过程。首先，我们定义几个关键概念，为后续理解做铺垫。理解CRF的计算逻辑是关键。在计算...
宗成庆老师在《统计自然语言处理》一书说到:“由于该方法(CRF)简便易行,而且可以获得较好的性能,因此受到很多学者的青睐,已被广泛地应用于人名、地名和组织机构等各种类型命名实体的识别,并在具体应用中不断得到改进,可以说是命名实体识别中最成功的方法。” 想要学习CRF大概原理的伙伴可以从bert4keras的创造者苏剑林...
输入序列为一串单词，输出序列就是相应的词性。而在命名实体识别任务中，CRF的输出为每个实体的类别。如...
BERT-BILSTM-CRF模型进一步优化了NER任务。BERT作为一种强大的预训练模型，能够捕捉到丰富的语义信息，通过与BiLSTM和CRF的结合，实现对命名实体的高效识别。BERT-BILSTM-CRF模型首先使用BERT进行词向量的预训练，然后通过BiLSTM进行特征提取，最后利用CRF层进行序列标注。这种模型能够自适应学习，无需大量特征...
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 上一期我们详细介绍NER中两种深度学习模型,LSTM+CRF和Dilated-CNN,本期我们来介绍如何基于BERT来做命名实体识别任务。
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 上一期我们详细介绍NER中两种深度学习模型,LSTM+CRF和Dilated-CNN,本期我们来介绍如何基于BERT来做命名实体识别任务。
【NLP-NER】使用BERT来做命名实体识别 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 上一期我们详细介绍NER中两种深度学习模型,LSTM+CRF和Dilated-CNN,本期我们来介绍如何基于BERT来做命名实体识别任务。
【NLP-NER】如何使用BERT来做命名实体识别 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 上一期我们详细介绍NER中两种深度学习模型,LSTM+CRF和Dilated-CNN,本期我们来介绍如何基于BERT来做命名实体识别任务。 作者&...