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。
BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF这几个模型作为baseline，而且能达到很好的效果，这几乎得益于BERT模型的强大...
NER数据集上,通过初版实验发现,BERT & BERT-CRF效果几乎一样,这个结论是与BiLSTM和CNN添加CRF layer的结论是不同的。具体查看模型中的参数,发现transition matrix的值很不合理[24]。BERT是预训练模型,其中的参数、权重本身就比较合理。经验上来说,BERT适合的学习率一般都很小,在1e-4和1e-5之间。BERT部分快速收...
Hammerton最早将长短期记忆网络(LSTM)应用到文本实体识别研究中,并取得良好的识别效果,LSTM-CRF结构成为实体识别的基础结构[8]。高翔等提出使用条件随机场(CRF)与长短时记忆神经网络(LSTM)相结合的LSTM-CRF模型, 通过加入预先训练的字嵌入向量及不同词位标注集,对军事动向文本进行实体识别[9]。 后来,Lample等在LSTM...
Joint BERT模型的优化目标是最大化条件概率p(yi, ys|x),即给定输入x时,意图yi和槽位序列ys的联合概率。这通过最小化交叉熵损失来实现端到端的微调。为了改进槽位填充性能,论文中还探讨了在Joint BERT模型之上添加条件随机场(CRF)层的效果。CRF可以帮助模型学习槽位标签之间的依赖关系,从而提高槽位填充的准确性...
例如诗词《南朝》(唐.李商隐)中诗句“鸡鸣埭口绣襦回”中存在地点实体“鸡鸣埭”,DA-BERT-CRF模型将其识别正确,而BERT-CRF模型则识别为“鸡鸣”,又如《次韵赠清凉长老》(宋.苏轼)中诗句“过淮入洛地多尘”中“淮”和“洛”均属于单字地点实体,模型在经过数据增强后,丰富了这两个实体的外部结构,提升了单字...
UIE 中的 prompt 示意图 通过上图可以看到，我们将不同的「实体类型」作为 prompt 参数喂给模型，用于...
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...
BERT 模型框架( 根据OpenAI GPT的架构图做的改动,以便读者更清楚的了解整个过程 ) 整体分为两个过程:1.预训练过程(左边图)预训练过程是一个multi-task learning,迁移学习的任务,目的是学习输入句子的向量。2微调过程(右边图)可基于少量监督学习样本,加入Feedword神经网络,实现目标。因为微调阶段学习目标由简单的feed...
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为BERT模型的词向量表示...