此外,在此任务中,有许多可能的命名实体,对于其中的一些实体,我们只有几十个训练样本,这些样本确实很小。 但是,对于此任务,已实现的模型优于传统的CRF。 甚至更好的结果可以通过几种方法,例如(指的是有些组合来获得这种纸)。 翻译自: https:///@sandipan.dey/named-entity-recognition-ner-on-twitter-using-bi-...
2.对于一个单词(抛去词性),同时结合上下文单词,这个单词最可能的命名实体。 上述的第2点可以用双向LSTM建模(输入是我们之前提到的单词embedding),第1点可以用条件随机场(CRF)建模(与马尔科夫链相似)。两点结合后的模型架构如下: 来自:https://arxiv.org/pdf/1603.01360.pdf 其中最底层的(word embedding)就是我们...
双向RNN Bidirectional RNN(双向RNN)假设当前t的输出不仅仅和之前的序列有关,并且 还与之后的序列有关,例如:预测一个语句中缺失的词语那么需要根据上下文进 行预测;Bidirectional RNN是一个相对简单的RNNs,由两个RNNs上下叠加在 一起组成。输出由这两个RNNs的隐藏层的状态决定。 如下图: 网络构建的代码如下: 代...
而双向LSTM就更厉害了,不仅看得到过去,还能将未来的序列考虑进来,使得上下文信息充分被利用。而CRF,他不像LSTM能够考虑长远的上下文信息,它更多地考虑整个句子的局部特征的线性加权组合(通过特征模板扫描整个句子),特别的一点,他计算的是联合概率,优化了整个序列,而不是拼接每个时刻的最优值。那么,将BILSTM与CRF一起...
使用神经网络模型解决问题的思路通常是:前层网络学习输入的特征表示,网络的最后一层在特征基础上完成最终的任务。在SRL任务中,深层LSTM网络学习输入的特征表示,条件随机场(Conditional Random Filed, CRF)在特征的基础上完成序列标注,处于整个网络的末端。 序列标注任务只需要考虑输入和输出都是一个线性序列,并且由于我们...
这篇博客整理用TensorFlow构建RNN的内容,主要包括两方面,一是分别用RNN、LSTM和GRU作为记忆细胞,构建一个单向堆叠的循环神经网络,也就是有多个循环网络层(单向);二是构建双向RNN模型,这在自然语言处理中比较常见,比如Bi-LSTM+CRF做命名实体识别。 一、堆叠RNN、LSTM和GRU ...
如预想的,LSTM-CRF如果没有使用单字符的embedding提取,结果会稍逊色一些。 另外,出来LSTM-CRF,文章还使用了层叠Stack LSTM的算法识别命名实体,感兴趣可以继续阅读原论文。 参考文献: Neural Architectures for Named Entity Recognition http://eli5.readthedocs.io/en/latest/tutorials/sklearn_crfsuite.html ...
使用神经网络模型解决问题的思路通常是:前层网络学习输入的特征表示,网络的最后一层在特征基础上完成最终的任务。在SRL任务中,深层LSTM网络学习输入的特征表示,条件随机场(Conditional Random Filed, CRF)在特征的基础上完成序列标注,处于整个网络的末端。 序列标注任务只需要考虑输入和输出都是一个线性序列,并且由于我们...