针对NER任务使用的比较多的是LSTM-CRF等序列标注模型，但是序列标注模型只能将单个标签分配给特定的标记/...
CRF在输出端显示地建模tokens标签之间的联系 BERT+CRF仍然具有很大的作用 2.2.3 联合学习 为了联合建模意图分类和槽值填充,模型变为一个条件概率问题, 一部分是意图识别的条件概率,一部分是槽值填充的条件概率,通过最小化交叉熵损失来对模型进行端到端的微调。 本论文中的Joint learning可以看作是multi-task learnin...
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...
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...
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...
首先读取在create_model中的所有需要训练的参数,因为init_checkpoint中的参数对应的是bert的,所以要把训练参数分开,只能初始化bert的部分,同时bert论文中也提到了fine-tune,是不是这样,我们把参数打印出来看看就知道了: bert模型的部分参数 lstm-crf模型参数 ...
图1:预训练模型架构间差异。BERT使用双向变换器,OpenAI GPT使用从左到右的变换器,ELMo使用独立训练的从左到右和从右到左LSTM级联来生成下游任务的特征。三种模型中只有BERT表征基于所有层左右两侧语境。 3.2输入表征 我们的输入表征(input representation)能在一个词块序列中明确地表征单个文本句子或一对文本句子(例如...
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...
图1:预训练模型架构间差异。BERT使用双向变换器,OpenAI GPT使用从左到右的变换器,ELMo使用独立训练的从左到右和从右到左LSTM级联来生成下游任务的特征。三种模型中只有BERT表征基于所有层左右两侧语境。 3.2 输入表征 我们的输入表征(input representation)能在一个词块序列中明确地表征单个文本句子或一对文本句子(例...
问题一:Bert 原始的论文证明了:在 GLUE 这种综合的 NLP 数据集合下,Bert 预训练对几乎所有类型的 NLP 任务(生成模型除外)都有明显促进作用。但是,毕竟 GLUE 的各种任务有一定比例的数据集合规模偏小,领域也还是相对有限,在更多领域、更大规模的数据情况下,是否真的像 Bert 原始论文里的实验展示的那样,预训练技术...