3. CRF:统计机器学习(李航) CRF到底学了啥? 序列标注问题: 序列标注的建模,从简单到复杂,可以分为四个阶段(以NER为例子): 1.第一阶段:p(yi|xi) 我们将 单个字符/单词,被标注为 某个标签的概率定义为发射概率。比如,xi = "北",如果训练集中大部分"北"以"河北"的形式出现,并被标注为"河B-LOC北I-LO...
http://www.hankcs.com/nlp/the-crf-model-format-description.html Unigram和Bigram模板分别生成CRF的状态特征函数和转移特征函数。其中是标签,x是观测序列,i是当前节点位置。每个函数还有一个权值。 注意:一般定义CRF++的模板只定义Unigram即为CRF的状态特征函数(对于观测状态不同的组合即为其区别于HMM的观测独立性...
标签依赖性:CRF(条件随机场)能够建模标签之间的依赖关系,对于序列标注任务中的边界问题(如B-ORG和O标签的连接)有很好的处理能力。 准确性:结合BiLSTM和CRF通常能够在序列标注任务中获得较高的准确性。 缺点: 计算成本:BiLSTM的双向处理和CRF的全局优化使得模型在训练和推理时的计算成本较高。 训练时间:由于模型复杂...
其中白色节点表示输出随机变量 Y，灰色节点表示输入随机变量 X。在线性链条件随机场中，每个输出变量仅与相邻的两个输出变量以及输入变量 X 之间存在依赖关系。这个时候，我们可以将一般的 CRF 模型简化为：序列标注问题 这里的序列标注问题是将序列中出现的不同种类的命名实体（人名，地名，组织名）标记出来，例如：Jo...
阿里算法老王[Python玩转NLP]:5.1-序列标注与CRF, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 二范数智能, 作者简介 二范数AI教育是一家新锐的AI+科创公司;团队来自阿里,在NLP、CV、推荐等领域有深厚的技术积累和多年教育经验。
我们来做一个总结,CRF是一个在给定某一个随机序列的情况下,求另一个随机序列的概率分布的概率图模型,在序列标注的问题中有广泛的应用。 在tensorflow中,实现了crf_log_likelihood函数。在本文讲的命名实体识别项目中,自然语言是已知的序列,自然语言经过特征提取过后的logits,是发射矩阵,对应着t_k函数;随机初始化的...
batch_size为模型当中batch的大小,num_steps为输入句子的长度,本次配置为最大128,num_tags为序列标注的个数,如图中的序列标注一共是5个,也就是会输出每个词在5个tag上的分数,由于没有做softmax归一化,所以不能称之为概率值。 3)CRF层 如果没有CRF层,直接按BiLSTM每个词在5个tag的最大分数作为输出的话,...
所以，CRF的优点很明显，是传统机器学习下，数学建模最匹配序列标注的一个模型了。以及个人觉得维特比身...
DL4NLP -- 序列标注:BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别 nlp整体架构: 词法分析:中文分词 句法分析: 句法分析通常有完全句法分析和浅层句法分析两种,完全句法分析是通过一系列的句法分析过程最终得到一个句子的完整的句法树,而浅层句法分析(shallow parsing)也叫部分句法分析(partial parsing)或语块分析(chunk...
1、CRF++-0.58.tar.gz,CRF++开源工具,这个是从CRF++官网上下载的。 2、data文件夹,训练和测试需要的数据,这个是我自己写的,其中: input文件夹,存放所需要的数据: train_data.txt,训练数据,这里只有几条作为示例,实际工程中,需要上万条数据; test_data.txt,测试数据; ...