softmax比较简单就是基于token embedding进行标签概率计算。而CRF的原理上理解是，CRF是全局无向转移概率图...
CRF层只是借用了传统CRF的转移矩阵的概念，和传统CRF是完全不同。
一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等。下面使用pad_sequences对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度...
可以这么说在BERT出来之前序列标注任务主要是使用LSTM+CRF这种模型结构。 2.4.2 基于BERT+CRF提取关键词 后来BERT横空出世,因为BERT超强的编码能力所以后面主要用BERT+CRF来解决序列标注任务,模型结构主要是将LSTM换成了BERT,下面是模型结构图: 图12 BERT+CRF模型结构图 使用BERT+CRF模型时需要注意BERT部分和CRF部分需...
关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建 一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等。下面使用pad_sequences对句子长度...
关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建 一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等。下面使用pad_sequences对句子长度...
在序列标注任务中，CRF、BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF是常见的模型。CRF模型通过为每个单词手动添加特征，进行标注，如组织名（ORG）、人名（PER）、时间（TIME）和其它（O）等。而BiLSTM-CRF模型则利用双向LSTM捕获单词的上下文信息，输出表示上下文的向量，再通过线性转换得到每个实体的打分，输入CRF层...
lstm-crf模型参数 assignment_map是一个字典,里面存的就是需要create_model中需要初始化的变量,也就是bert的部分,然后调用tf.train.init_from_checkpoint(init_checkpoint, assignment_map)来加载模型,看看恢复出来的参数: 最后就是优化器的定义了: 实验结果:红框是总的实验精度,黄框是每个类别的结果 ...
加crf：相当于是显式地去捕捉标签之间的依赖关系。但是为什么很多人说bert和bert+crf效果差不多，我觉得bert能够表达的语义空间足够丰富，去捕捉到标签之间的依赖关系。也有人说bert+crf还是会好一些，我认为可能是数据集相关特性的关系，或者调参等等原因。1.BERT+BiLSTM+CRF>BiLSTM+CRF 多了一层BERT...
序列标注的命名实体识别方法，特别是将CNN、RNN和BERT等深度模型与条件随机场CRF结合，已成为主流方法。基于CRF的序列标注模型在序列预测中引入了标签路径约束，通过自动学习数据集中的标签转移关系和约束条件，帮助模型选择合理有效的实体标签序列。在实验分析部分，研究了BERT、BERT-Bi-LSTM、BERT-CRF、BERT-...