CRF是一种统计模型,常用于序列标注任务中,能够考虑到标签之间的依赖关系。它通过定义标签之间的转移概率,来约束标签序列的生成。在BERT-CRF模型中,BERT用于提取句子的特征表示,而CRF用于建模标签之间的依赖关系。 具体来说,BERT-CRF模型的训练过程可以分为两个阶段。首先,使用BERT模型对输入序列进行预训练,学习得到句子...
BERT+CRF是一种被广泛应用于序列标注任务的模型结构。该结构将BERT预训练模型与条件随机场(CRF)相结合,能够有效地捕捉句子的语义信息和标签之间的依赖关系。本文将详细介绍BERT+CRF结构的原理和应用领域。 1. BERT预训练模型: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer编码器的预...
CRF是一种经典的概率图模型,具体数学原理不在此处展开。要声明的是,CRF层可以加入一些约束来保证最终的预测结果是有效的。这些约束可以在训练数据时被CRF层自动学习得到。具体的约束条件我们会在后面提及。有了这些有用的约束,错误的预测序列会大大减小。 3. BERT+CRF 模型工作流程 我们以词性标注为例具体...
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...
CRF[12]是序列标注的经典算法,利用语言学、文章结果等各种来源特征表示文章,通过序列标注,得到文章的关键短语。 2. 基于深度学习的方法 RNN[13]使用了双层RNN结构,通过两层hidden layer来表征信息,并且利用序列标注的 方法,输出最终的结果。 CopyRNN[14]使用encoder-decoder结构进行关键短语抽取。首先,训练数据被转换...
第一，CRF的优点 我们都知道，CRF有两类特征函数。公式如下 前面是状态转移函数，后面是状态特征函数。
2. BILSTM-CRF原理介绍 2.1 BILSTM-CRF模型介绍 ,首先经过embedding层将每个词汇或者字符映射为一个词向量或者字符向量,然后传入BILSTM层,获得句子的前向和后向向量,接着将前向和后向向量进行拼接作为当前词汇或字符的隐藏状态向量。 在BILSTM每个时间步,虽然可以采用一个sorfmax层直接预测该时间步...
softmax比较简单就是基于token embedding进行标签概率计算。而CRF的原理上理解是，CRF是全局无向转移概率...
至于为何要加入CRF层,主要是CRF层可以在训练过程中学习到标签的约束条件。比如,“B-ORG I-ORG” 是正确的,而“B-PER I-ORG”则是错误的;“I-PER I-ORG”是错误的,因为命名实体的开头应该是“B-”而不是“I-”,且两个“I-”在同一个实体应该一致。有了这些有用的约束,模型预测的错误序列将会大大减少...