现在,对于许多命名实体识别任务可以将BERT-Softmax、BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF这几个模型作为baseline,而且能达到很好的效果,这几乎得益于BERT模型的强大文本表征建模能力。 2. CRF与NER 基于序列标注的命名实体识别方法往往利用CNN、RNN和BERT等模型对文本token序列进行编码表征,再利用一个全连接层对序列每个token...
序列标注的命名实体识别方法，特别是将CNN、RNN和BERT等深度模型与条件随机场CRF结合，已成为主流方法。基于CRF的序列标注模型在序列预测中引入了标签路径约束，通过自动学习数据集中的标签转移关系和约束条件，帮助模型选择合理有效的实体标签序列。在实验分析部分，研究了BERT、BERT-Bi-LSTM、BERT-CRF、BERT-...
BiLSTM是双向LSTM,是由前向LSTM与后向LSTM组合而成。 LSTM 模型示意图。 如以字为单位进行处理, 下图中w0,w1…表示句子里面的每一个字,经过BiLSTM处理,输出每个字对应每个标签的概率,将最大概率值表示对应字符预测的标签。 BiLSTM模型其实已经可以实现实体标签识别,为什么还要加上CRF层? Bi-LSTM+CRF模型 因为BiL...