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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...
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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...
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...
首先，考虑在BERT模型中直接使用序列标注方法。这包括基于BERT得到的token嵌入，通过softmax函数直接预测标签。这种方法简洁明了，但忽略了序列内部的依赖关系。CRF层的引入旨在解决这一问题。CRF是一种全局无向转移概率图，它能够更好地考虑词语前后的关系，从而在序列标注问题中构建更合理的全局概率转移模型...
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...
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...
bert-bilstm-crf提升NER模型效果的方法,在使用ber个重要的超参,如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。