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 发射分数: Ejt 表示t时刻映射到tag j的非归一化概率 转移
范式一:BERT+CRF 嵌套与不连续 范式二:Multi-Head(token pairs based) 嵌套与不连续 构建[L, L, N]多头矩阵的不同方式(乘性、加性、双仿射) 位置信息 标签不平衡 Sigmoid or Softmax? 范式三:BERT+MRC 统一信息抽取任务的范式 解决嵌套与不连续 实体信息的知识增强 提高计算效率 & 提高知识注入的强度 范式...
2)损失函数 如上公式所示,是该模型采用的损失函数,其中S_r是模型预测的样本中真正有的关系的预测得分,即r in R(样本标签里的关系)。S_r_c表示模型预测样本有某一个关系的得分,r in C。 当然,NER模型和RE模型要一起优化,所以总的损失函数为: 这个模型的特点是端到端的实现了实体抽取和关系抽取,同时也能够...
对于问答任务,将问题与答案拼接输入到BERT模型中,然后将答案位置的输出向量进行二分类并在句子方向上进行softmax(只需预测开始和结束位置即可) 对于命名实体识别任务,对每个位置的输出进行分类即可,如果将每个位置的输出作为特征输入到CRF将取得更好的效果。 对于常规分类任务中,需要在 Transformer 的输出之上加一个分类层...
CRF损失函数 实际路径得分 所有可能的路径的总得分 为新的句子推断标签(维特比解码) pytorch实现 参考 前言 对于命名实体识别任务,基于神经网络的方法非常普遍。例如,Neural Architectures for Named Entity Recognition提出了一个使用word and character embeddings的BiLSTM-CRF命名实体识别模型。我将以本文中的模型为例来...
fromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttorch.optimasoptim# 创建数据加载器train_tensor=TensorDataset(torch.tensor(train_texts),torch.tensor(train_labels))train_loader=DataLoader(train_tensor,batch_size=32,shuffle=True)# 定义模型、损失函数和优化器model=BertBiLSTMCRF()criterion=nn.CrossEntropy...
TinyBert+BiGRU+CRF实现 2022-06-14 21:02:39 请选择预览文件 * 环境更新 数据集查看 数据处理已经预先处理好,后面需要转为序列,模型需要的数据。构建batch 1.数据和标签分开,把实体类别转为id 2.加载bert分词器,对数据进行序列化,数据处理成模型想要的格式。 组合TinyBert+BiGRU+CRF BML Codelab基于JupyterLab...
此外,由于CRF层的损失函数已经内置在torchcrf库中,因此在实际训练过程中不需要使用nn.CrossEntropyLoss。我在上面的代码中保留了nn.CrossEntropyLoss的导入语句,但并未在训练循环中使用它,以避免混淆。 希望这些代码片段和解释能帮助你实现BERT-BiLSTM-CRF模型。如果你有任何其他问题或需要进一步的帮助,请随时告诉我!
#评估函数 def evaluate(model, metric, data_loader): model.eval() metric.reset()#评估器复位 #依次处理每批数据 for input_ids, seg_ids, lens, labels in data_loader: #CRF Loss preds = model(input_ids, seg_ids, lengths=lens) n_infer, n_label, n_correct = metric.compute(lens,preds,la...
CRF解码后选择得分最高的序列作为输出序列)，损失函数也是根据这个目标推导出来的