然后,将BERT的输出作为输入送入Bi-LSTM网络进行进一步的处理。最后,将Bi-LSTM的输出作为输入送入CRF模型进行标签预测。在训练过程中,我们使用交叉熵损失作为优化目标,并使用梯度下降算法进行优化。我们可以通过调整超参数、使用不同的预训练BERT模型等方法来提高模型的性能。步骤3:模型评估与调优完成模型构建后,我们需要...
这是因为BERT双向的深层结构和强大的文本拟合能力使得其本身就能够学习文本中token序列关系,甚至比Bi-LSTM学的更好,因此在BERT基础上增加Bi-LSTM不一定能带来性能提升,反而增加模型的复杂度导致过拟合甚至错误的拟合。 Q2:CRF是否需要设置不同的学习率? 在文章你的CRF层的学习率可能不够大中作者通过实验说明CRF需要...
三、模型的搭建 在搭建模型之前,先来瞅一瞅我们在该任务中需要用到的BERT+Bi-LSTM+CRF模型的结构,如下图所示: 然后根据模型的结构及运作流程,完成 Model 部分的搭建,代码如下(小伙伴们也可以尝试去除Bi-LSTM层,直接在BERT后加上CRF模块): importtorchimporttorch.nnasnnfromtransformersimportBertModel# 需要提前 ...
Hammerton最早将长短期记忆网络(LSTM)应用到文本实体识别研究中,并取得良好的识别效果,LSTM-CRF结构成为实体识别的基础结构[8]。高翔等提出使用条件随机场(CRF)与长短时记忆神经网络(LSTM)相结合的LSTM-CRF模型, 通过加入预先训练的字嵌入向量及不同词位标注集,对军事动向文本进行实体识别[9]。 后来,Lample等在LSTM...
LSTM-CRF模型:在LSTM+CRF模型下,输出的将不再是相互独立的标签,而是最佳的标签序列。在传统使用机器...
实践是与其理论对应上的,加CRF层的效果是优于Softmax的。但这里要提醒一下,模型训练时,要保持CRF的...
Bert-BiLSTM-CRF是一种基于双向循环神经网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的自然语言处理(NLP)模型,主要用于命名实体识别(NER)等序列标注任务。
精度偏差较大等问题.为了对法律文本中的案件实体进行智能识别,提高案件处理效率,对动态字 向量模型进行了研究,提出了以基于转换器的双向编码表征模型(BERT)作为输入层的识别方法.在其根底上 通过融合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)模型,构建了高精度的法律案件实体智能识别 方法,并通过实验验证了模型...
4、常见的基于深度学习的命名实体识别模型包括lstm-crf、bilstm-crf、bilstm-cnn-crf、bert-bilstm-crf等模型,这些模型共享一个核心结构,即循环神经网络(recurrent neural network,rnn),但它们在实现上存在一些关键差异,旨在改进ner的性能。lstm-crf模型使用长短时记忆网络(lstm)来建模文本序列,并在此基础上应用条件...