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对句子长度进...
[预训练模型]:最近BERT为代表的预训练模型表现出了强大的文本表示和理解能力,目前最流行的方法是将BERT或BERT-Bi-LSTM作为底层的文本特征编码器,再利用CRF进行实体标签预测。现在,对于许多命名实体识别任务可以将BERT-Softmax、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BER...
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对句子长度进...
通过在大量无标签文本上预训练,BERT可以捕获文本中的上下文信息,这对于NER任务至关重要。2. Bi-LSTM模型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...
2） BiLSTM-CRF模型的特点 端到端的模型，通常是双向的LSTM模型来捕获单词基于上下文的特征，经过lstm...
命名实体识别NER任务是NLP的一个常见任务，它是Named Entity Recognization的简称。简单地说，就是识别一...
徐啸等提出一种基于自注意力的双向长短期记忆条件随机场(SelfAtt-BiLSTM-CRF)方法来识别微博中的实体,利用自注意力机制,获取词与词之间的依赖关系,进一步提高模型的识别能力[14]。崔丹丹等提出了基于LatticeLSTM模型的古汉语命名实体识别算法,该方法将字符序列信息和词序列信息共同作为模型的输入,提升了古汉语命名实体...
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...
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 ...
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-...