将CNN和RNN做为基本的文本特征编码器，更好的学习token或word的隐层表示，再利用CRF进行实体标签分类，B...
相比于BiLSTM-CRF模型,差别在于前者是通过embeding层训练的词向量,词向量获取方式比较简单,在下游任务中一起来完成。 BERT-BILSTM-CRF模型借助了BERT预训练模型的优点,众所周知BERT的动态词向量获取能力很强,词向量表现上要优于BILSTM-CRF的embedding的方式。除了词向量这块,后续层都和BILSM-CRF一样。 BERT模型怎么...
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作为文本上下文信息提取的作用究竟还有多大嘞? 我简单比较了Bert-bilstm-crf,Bert-cnn-crf和...
embedding = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embed_dim)(inputs) # 使用BiLSTM处理BERT输出的向量序列 lstm = Bidirectional(LSTM(units=128, return_sequences=True))(embedding) # 定义CRF层 crf = CRF(num_tags, sparse_target=True) #将BiLSTM的输出输入到CRF中进行解码 outputs = crf(lstm...
我简单比较了Bert-bilstm-crf,Bert-cnn-crf和Bert-crf在msra和people_daily数据集上的效果。在msra上确实有提升,不过在people daily上Bert-crf效果最好。整体上感觉bert把需要的信息都做了提取,bilstm只是选择性从中挑选有用的信息做整合,所以增益并不是很大。如果你的标注数据很少,或者对预测latency有要求,Bert-cr...
BiLSTMBiLSTM + CRFBert + BiLSTM + CRF 1、BiLSTM 模型大致结构 只用BiLSTM来做NER的话,实际上就是多分类,既然是多分类,那么它的损失函数就可以用交叉熵来表示。模型构建及损失计算如下: class BiLSTM(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, emb_size, hidden_size, out_size, drop_out=0.5,...
Github(最终使用):https://github.com/HandsomeCao/Bert-BiLSTM-CRF-pytorch 1.原始数据 代码中应用到的数据为医药命名体识别数据,已经处理成了BIO格式,其中B、I包含6个种类,分别为DSE(疾病和诊断),DRG(药品),OPS(手术),LAB( 检验),PAT(解剖部位)、INF(检查)。
对比BERT-CRF与BERT+BiLSTM+CRF的性能，理论上BiLSTM的加入并未增加任何新信息，其主要作用在于增强文本序列前后语序的关系建模。但实验结果显示，加入BiLSTM结构对模型性能的提升并不明显，理论上至少不会降低性能。选择是否加入BiLSTM结构更多取决于个人喜好和应用场景需求。另外，提供了一组实验结果对比，...
我简单比较了Bert-bilstm-crf,Bert-cnn-crf和Bert-crf在msra和people_daily数据集上的效果。在msra上确实有提升,不过在people daily上Bert-crf效果最好。整体上感觉bert把需要的信息都做了提取,bilstm只是选择性从中挑选有用的信息做整合,所以增益并不是很大。如果你的标注数据很少,或者对预测latency有要求,Bert-...
bert-bilstm-crf的计算公式 1. BERT - BiLSTM - CRF计算公式的基本方法 - BERT输出层: - BERT模型的输出是一系列隐藏状态向量。假设输入序列为(x = [x_1,x_2,cdots,x_n]),经过BERT编码后得到的隐藏状态序列为(h^{bert}=[h^{bert}_1,h^{bert}_2,cdots,h^{bert}_n]),这里(h^{bert}_iin...