我用的是Pytorch,虽然代码比较简单,但还是附上地址:https://github.com/zuochao912/Bert_CRF。 1、任务目标 本文的任务目标在于利用预训练的语言模型,辅助下游的英语的平坦命名实体识别任务。 2、模型结构 主要包括四大模块:tokenizer、Bert model、classifier、CRF layer,其大致的功能如下。 特别提醒,我们输入Bert前...
5. 代码 6. 参考资料 7. bert4torch 1. 背景 在nlp中,bert+crf是常见的ner的解决方案,对于CRF我们知道是对序列加约束的常见方式,其训练目标是让golden序列在所有序列组合中的概率最大,下面我们以命名实体识别NER为例,讲解CRF的计算过程。 2. 损失函数 首先我们定义下部分概念 输入序列 X,输出序列 y 发射分...
在Bert-BiLSTM-CRF模型中,BiLSTM用于进一步处理BERT输出的向量序列。最后是CRF。CRF是一种条件随机场,能够识别序列中的结构模式。它通过计算给定输入序列的条件概率来预测标签序列。在Bert-BiLSTM-CRF模型中,CRF用于对BiLSTM输出的向量序列进行解码,生成最终的标签序列。现在,让我们来看看如何实现Bert-BiLSTM-CRF基线模...
实际上,BiLSTM用于为每个输入序列生成一个特征向量,然后将这些特征向量输入到CRF层,以便为序列中的每个元素分配一个标签。BiLSTM 和 CRF 结合在一起,使模型即可以像 CRF 一样考虑序列前后之间的关联性,又可以拥有 LSTM 的特征抽取及拟合能力。 2.BiLSTM+CRF模型的数学原理 假设我们有一个序列 ,其中 是第 个位...
将BERT、Bi-LSTM和CRF结合使用可以充分发挥各自的优势。BERT提供强大的上下文表示能力,Bi-LSTM处理序列数据,而CRF则进行标签预测。下面我们将详细介绍如何将这三个模型结合起来实现命名实体识别。步骤1:数据预处理首先,我们需要对数据进行预处理,包括分词、去除停用词等。此外,我们还需要将数据转换为适合模型输入的格式。
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 pip install pytor...
Bert-bilistm-crf进⾏命名体识别其实就是在bilstm-crf的基础上引⼊bert词向量，pytorch官⽹给出了的bilstm-crf的模板代码，但是pytorch官⽅的bilstm-crf的代码存在两个问题：1. 代码的复杂度过⾼，可以利⽤pytorch的⼴播计算⽅式，将其复杂度降低。2.官⽅代码的batch_size仅仅为1，实际运⽤时...
基线模型 Bert-Bilstm-CRF 来看下基准模型的实现,输入是wordPiece tokenizer得到的tokenid,进入Bert预训练模型抽取丰富的文本特征得到batch_size * max_seq_len * emb_size的输出向量,输出向量过Bi-LSTM从中提取实体识别所需的特征,得到batch_size * max_seq_len * (2*hidden_size)的向量,最终进入CRF层进行解码...
(embedding_dim, self.tagset_size) self.crf = CRF(self.tagset_size, batch_first=True) def _get_features(self, sentence): with torch.no_grad(): outputs = self.bert(sentence) enc = outputs.last_hidden_state enc = self.dropout(enc) feats = self.linear(enc) return feats def forward(...