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 ...
学习时使用负对数似然作为损失函数，即loss=−logp(y|x)=−logeScore(x,y)∑y′eScore...
序列标注中CRF存在的意义究竟是什么？其实从模型的损失函数可以很直接的看出添加CRF前后的差异。单纯使用神...
CRF在输出端显示地建模tokens标签之间的联系 BERT+CRF仍然具有很大的作用 2.2.3 联合学习 为了联合建模意图分类和槽值填充,模型变为一个条件概率问题, 一部分是意图识别的条件概率,一部分是槽值填充的条件概率,通过最小化交叉熵损失来对模型进行端到端的微调。 本论文中的Joint learning可以看作是multi-task learnin...
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...
微调阶段主要包括两个步骤:首先,使用CRF层对BERT的输出进行标签预测;其次,根据预测结果和真实标签计算损失函数,并通过反向传播算法来更新CRF层的参数。 总之,BERT-CRF模型能够有效地利用BERT的预训练能力,并结合CRF的序列标注能力,提供了一种强大的语言模型来解决序列标注任务。
该模型中差异仅仅在于,文本经过BERT进行特征抽取之后,接一个Feed-Forward层和sonftmax,而不是CRF。 2. 关系分类模块 我们重点来看关系抽取的模块,该模块的输入由2个部分组成:实体抽取信息以及BERT编码信息。将实体抽取模块输出的BIOES类别信息,编码成固定维度的向量。然后将该向量与BERT的编码向量拼接起来,作为关系抽取...
该模型中差异仅仅在于,文本经过BERT进行特征抽取之后,接一个Feed-Forward层和sonftmax,而不是CRF。 2. 关系分类模块 我们重点来看关系抽取的模块,该模块的输入由2个部分组成:实体抽取信息以及BERT编码信息。将实体抽取模块输出的BIOES类别信息,编码成固定维度的向量。然后将该向量与BERT的编码向量拼接起来,作为关系抽取...
1.Focal loss损失函数 四、测试结果 1.代码运行程序 2.代码预测程序 @[toc] 引言 关系分类任务在信息抽取中处于核心地位。关系分类任务就是从非结构化文本中抽取出结构化知识;具体为:区分出头实体与尾实体之间的语义关系,比如: 通过模型将头实体与尾实体的语义关系分类分出来。那么BERT模型如何应用在关系分...
在训练 BERT 模型时,Masked LM 和 Next Sentence Prediction 是一起训练的,目标就是要最小化两种策略的组合损失函数。 2.4、微调Fine-tuning 由于BERT的预训练已经完成了句子和句子对的 Representation,所以它的 Fine-tuning 非常简单。 针对不同的NLP下游任务,只需在BERT输出后添加其他模块(如线性层、CNN、CRF等...