在训练的时候,BiLSTM层和CRF层的所有参数都会统一求导纳入到训练步骤中,BiLSTM层主要训练其神经网络的参数,而CRF层的参数就是上述转移矩阵,会首先初始化一个转移矩阵参数,然后通过求导不断改变其转移矩阵参数,其训练的目标就是使得正确的路径是所有路径中出现的概率最大,也就是上文的P(y|x)最大。 #初始化转移矩...
albert-crf 项目地址:github.com/jiangnanboy/ 概述 利用huggingface/transformers中的albert+crf进行中文实体识别 利用albert加载中文预训练模型,后接一个前馈分类网络,最后接一层crf。利用albert预训练模型进行fine-tune。 整个流程是: 数据经albert后获取最后的隐层hidden_state=768 hidden_state=768经一层前馈网络进行...
2.1.1. ALBERT+BiLSTM+CRF 类型序列标注框架,我们构建了一个ALBERT+BiLSTM+CRF的深度学习框架。同时,我们使用了"BE"的思想,其中"B"表示拒句首或者句中的位置,"E"表示需要分句的位置(句尾)。 下面我们简单看下实现的代码: ALBERT token-vectors BiLSTM Network Full connection Input length Transition parameters...
在训练的时候,BiLSTM层和CRF层的所有参数都会统一求导纳入到训练步骤中,BiLSTM层主要训练其神经网络的参数,而CRF层的参数就是上述转移矩阵,会首先初始化一个转移矩阵参数,然后通过求导不断改变其转移矩阵参数,其训练的目标就是使得正确的路径是所有路径中出现的概率最大,也就是上文的P(y|x)最大。 #初始化转移矩...
基于ALBERT+BiLSTM+CRF的事件抽取模型 韩娜，张昊洋 (黑龙江科技大学计算机与信息工程学院，哈尔滨150022)摘要:针对现有事件抽取模型事件数据集规模较小、存在开销与性能不平衡问题，采用AL-BERT预训练语言模型生成词向量，将其输入BiLSTM+CRF模型完成句子级事件的特征向量提取，抽取出事件触发词、论元和角色等中文事件要素...
1 ALBERT+BiLSTM+CRF的事件抽取1.1 事件抽取事件抽取按照ACE的定义包含事件触发词和事件元素等子任务。事件抽取通常基于事件触发词识别出文本中的事件和事件类型,并进一步从事件中识别出事件元素并确定元素角色,事件抽取依赖于命名实体识别、关系抽取等底层自然语言处理任务的结果,同时,还需要结合上下文的语义分析才能完成...
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Macropodus自然语言处理工具(Albert+BiLSTM+CRF) 中文分词 命名实体识别 新词发现 关键词 文本摘要 计算器 中文数字阿拉伯数字转换。 Macropodus是一个以Albert+BiLSTM+CRF网络结构为基础,用大规模中文语料训练的自然语言处理工具包。将提供中文分词、命名实体识别、关键词抽取、文本摘要、新词发现、文本相似度、计算器、...
获取长距离词之间的语义特征.将拼接后的向量输入至CRF层并利用维特比算法解码,降低错误标签输出概率.最终得到实体标注信息,实现中文命名实体识别.实验结果表明,ALBERT-BGRU-CRF模型在MSRA语料库上的中文命名实体识别准确率和召回率分别达到95.16%和94.58%,同时相比于片段神经网络模型和CNN-BiLSTM-CRF模型的F1值提升了...
由于在之前的"关键词提取"上采用ALBERT+BILSTM+CRF,因此在相似计算的算法上也采用ALBERT。 为什么使用ALBERT而不使用BERT? ALBERT是BERT的改进,主要通过"因式分解"以及"参数共享"机制对BERT进行改造,但整体的模型结构、输入输出都没有发生任何变化,但是ALBERT的收敛速度更快,预测时间更短(约为BERT的十分之一),模型更...