现在NER任务基本以加入CRF为主,让我们我们对比下在Bert输出层后直接加cross-entropy和CRF的效果差异如下。在tag级别cross-entropy和CRF基本是一样的,但因为加入了对Label转移概率的约束,CRF在entity级别的指标上有明显更高的召准。 还要注意一点就是和Bert一起训练的CRF,最好使用不同的learning rate,Bert层是微调lr...
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...
然后用 LLM 的 hidden layer 来做序列标注任务，这样可以不用折腾各种 prompt，也不用考虑各种 LLM res...
【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...
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...
2.BERT+BiLSTM+CRF>BERT+CRF 首先BERT使用的是transformer,而transformer是基于self-attention的,也就是在计算的过程当中是弱化了位置信息的(仅靠position embedding来告诉模型输入token的位置信息),而在序列标注任务当中位置信息是很有必要的,甚至方向信息也很有必要(我记得复旦大学去年的一篇NER论文TENER当中有提到过这...
1.关于BERT做NER要不要加CRF层? 关于BERT做NER,最简单的方式就是序列标注方法,以BERT得到token的embedding,后接softmax直接输出预测token的标签。 其实这种方案做NER也不错,softmax就是基于token embedding进行标签概率计算。而CRF是全局无向转移概率图,能有效考虑词前后的关系。
·整个Bert在11项语言模型大赛中,基本思路就是双向Transformer负责提取特征,然后整个网络加一个全连接线性层作为fine-tuning微调。但即便如此傻瓜式的组装,在NLP中著名的难任务-NER(命名实体识别)中,甚至直接去除掉了CRF层,照样大超越BiLSTM + CRF的组合效果, 这去哪儿说理去???
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pytorchnamed-entity-recognitionnerbertbilstm-crfrobertabert-crf UpdatedJan 25, 2021 Python 基于Tensorflow2.3开发的NER模型,都是CRF范式,包含Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-CRF,可微调预训练模型,可对抗学习,用于命名实体识别,配置后可直接运行。