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说到NER,是绕不开BERT+CRF的,根据本人的经验,BERT+CRF就算不是你当前数据集的SOTA,也与SOTA相差不大了,但考虑到 更好的效果:CRF虽然引入了无向图,但只约束了相连结点之间的关联,并没有从全局出发来考虑问题 更复杂的业务场景:如Flat NER到Nested NER、不连续NER等复杂业务场景的不断涌现,CRF是否还能优雅地解...
在两个中文NER上做了些BERT-Softmax与BERT-CRF的实验, 理论诚不欺我,实践是与其理论对应上的,加CRF...
Bi-LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)是一种结合了正向和反向传播的长短期记忆网络。它能够捕捉序列数据中的长期依赖关系,对于序列标注任务(如NER)非常有效。3. CRF模型条件随机场(CRF)是一种无监督的机器学习模型,常用于序列标注任务。它可以根据给定的上下文信息预测下一个标签,并将所有标签视为一个整体...
【NLP】基于BERT-BiLSTM-CRF的NER实现mp.weixin.qq.com/s/mJvSp9nemm7wPXMX0hibDA 背景 NER任务毋庸多言,之前也是从HMM,BiLSTM-CRF,IDCNN-CRF一路实现,也看到各个模型的效果和性能。在BERT大行其道的时期,不用BERT做一下BERT那就有点out了,毕竟基于BERT的衍生语言模型也变得更加强悍。不过当前使用BERT+so...
CRF的优势在于能够考虑标签之间的依赖关系,提供全局最优的标签序列预测,适用于序列标注任务。 结合BERT和CRF,可以在提取文本特征后进行高效的序列标注,显著提高NER任务的性能。 类型 BERT-BiLSTM-CRF:结合BERT提取上下文特征,BiLSTM进一步捕捉序列信息,CRF负责序列标注。 BERT-BiGRU-CRF:使用BiGRU替代BiLSTM,同样用于特征...
简单,噪声出现的概率也会更小,训练集和测试集分布的一致性会更高,所以使用CRF并设置一个较大的学习率也大概率会有用,但这毕竟是一个无法量化的超参数,不同数据集上不具有普适性。 点击下方卡片,关注公众号“机器学习算法与自然语言处理...
16年的paper算是首篇把BiLSTM-CRF用于NER任务的尝试。Bilstm的存在是提取双向文本信息。和多数文本任务一样,如果想要speed up训练速度会考虑用CNN来替代RNN,想要捕捉kernel_size长度之外的信息,可以尝试stack-CNN或者拼接不同长度kernel_size的CNN。当时这些都是SOTA级别的模型,不过放在BERT出世后的今天,bilstm/cnn作为...
BERT+CRF BERT+LSTM BERF+LSTM+CRF 回答题目的问题,CRF是有用的,不是必备的,如果追求更好的性能还...
在中文NER中,CRF可以用于对BERT的输出进行进一步调整,以得到更准确的命名实体结果。基于BERT+CRF:基于BERT和CRF的中文NER方法将两者的优势相结合,可以更好地解决命名实体识别问题。具体来说,BERT可以学习到丰富的词向量表示和命名实体之间的语义信息,而CRF可以利用全局信息对BERT的输出进行进一步调整。通过这种方式,可以...