模型结构 画了一个简易图 数据介绍 数据网址: 实体1 实体2 关系 文本 模型准备 将处理的数据通过bert模型计算得到两个实体的权重,然后送入到CRF模型计算两个实体损失,然后借鉴Bert模型的掩码,将bert的输出与实体掩码及其计算,得到关系的损失,将两个损失相加,得到模型的总损失。
可以这么说在BERT出来之前序列标注任务主要是使用LSTM+CRF这种模型结构。 2.4.2 基于BERT+CRF提取关键词 后来BERT横空出世,因为BERT超强的编码能力所以后面主要用BERT+CRF来解决序列标注任务,模型结构主要是将LSTM换成了BERT,下面是模型结构图: 图12 BERT+CRF模型结构图 使用BERT+CRF模型时需要注意BERT部分和CRF部分需...
1.2.1 Word Embedding-BiLSTM-CRF: 众多实验表明,该结构属于命名实体识别中最主流的模型,代表的工具有:NeuroNER。它主要由Embedding层(主要有词向量,字向量以及一些额外特征)、双向LSTM层、以及最后的CRF层构成,而本文将分析该模型在中文NER任务中的表现。 3 “词向量+BiLSTM+CRF”三层模型构造图 注:NER任务需要得...
通过多层的Transformer结构,BERT可以捕捉长距离的依赖关系,并产生高质量的表示。 预微调模块:在预训练完成后,BERT可以进一步通过特定任务的微调来适应特定的任务。例如,对于文本分类任务,可以使用分类层替换最后一层的线性层;对于序列标注任务,可以使用CRF层等。以上就是BERT模型的整体架构图。BERT通过结合深度学习的方法和...
替换概率作者也给出了两种方式,一种是固定 0.5,一种是线性从0-1,如下图所示: figure2.png 实验效果 实验代码主要参考bert-of-theseus, 实验主要做了三组,一组文本分类两组ner-crf,结果如下: 文本分类:CLUE的iflytek数据集 ner-crf: 公司数据 可以看到,相比直接那前几层微调,bert-of-theseus的效果确实更好...
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。
3.1 bert模型结构图 image.png bert所用的transformer结构就是经典transformer,这个结构的论文可以看[7],代码可以直接用tensorflow中的实现。 L表示使用了多少个transformer,H表示隐层大小, A表示多头自注意力的个数,前馈层大小统一为4H。 作者做了两个规模的模型:BERTBASE (L=12, H=768, A=12, Total Parameters...
2.条件随机场(CRF): 条件随机场是一种概率图模型,用于解决序列标注的任务。CRF模型可以建模标签之间的依赖关系,并在预测时利用上下文信息进行约束。CRF模型通过最大化条件概率来进行标签预测,具有全局一致性和平滑性。 3. BERT+CRF模型结构: BERT+CRF模型结构由两部分组成:BERT模型和CRF层。首先,通过将输入序列映射...
所谓替换,就是输出的替换,在进入下一层前在predecessor和successor的输出中二选一。替换概率作者也给出了两种方式,一种是固定 0.5,一种是线性从0-1,如下图所示: 实验效果 实验代码主要参考bert-of-theseus[5], 实验主要做了三组,一组文本分类两组ner-crf,结果如下: ...
LSTM-CRF的整体结构如下图所示。在LSTM-CRF模型结构的基础上可以使用其他方式进行改进，例如将文本的编码...