在Bert-BiLSTM-CRF模型中,BiLSTM用于进一步处理BERT输出的向量序列。最后是CRF。CRF是一种条件随机场,能够识别序列中的结构模式。它通过计算给定输入序列的条件概率来预测标签序列。在Bert-BiLSTM-CRF模型中,CRF用于对BiLSTM输出的向量序列进行解码,生成最终的标签序列。现在,让我们来看看如何实现Bert-BiLSTM-CRF基线模...
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作为文本上下文信息提取的作用究竟还有多大嘞? 我简单比较了Bert-bilstm-crf,Bert-cnn-crf和Bert-crf在msra和people_daily数据集上的效果。在msra上确实有提升,不过在people daily上Bert-crf效果最好。整体上感觉bert把需要的信息都做了提取,bilstm只...
BERT-Large, Uncased:L=24, H=1024, A=16, 总参数=340M https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-24_H-1024_A-16.zip BERT-Base, Cased:L=12,H=768,A=12,总参数=110M https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-12_H-768_A-12.zip BERT-Lar...
方案1: BiLSTM/BERT + CRF (已完成) 方案2: BiLSTM/BERT + SPAN (已完成) 效果:f1: 0.80654, precision: 0.81038, recall: 0.80273, best f1: 0.80654 目前支持标签种类 地址(address)、书名(book)、公司(company)、游戏(game)、政府(government)、电影(movie)、姓名(name)、组织机构(organization)、职位(...
对于命名体识别的代码这一块,我大概的经验就是,工作中很少直接就上复杂模型,一般都是先来简单模型,然后在优化迭代。我给个大概的方向(大家视情况而定): 词典匹配-->HMM/CRF-->BiLSTM-CRF-->Bert系列 一般来说词典匹配是最简单的,也是最快的。不过很依赖于你的词典情况。一般来说,词典的补充需要你自己搞定,...
基线模型 Bert-Bilstm-CRF 来看下基准模型的实现，输⼊是wordPiece tokenizer得到的tokenid，进⼊Bert预训练模型抽取丰富的⽂本特征得到batch_size * max_seq_len * emb_size的输出向量，输出向量过Bi-LSTM从中提取实体识别所需的特征，得到batch_size * max_seq_len * (2*hidden_size)的向量，最终进⼊...
我简单比较了Bert-bilstm-crf,Bert-cnn-crf和Bert-crf在msra和people_daily数据集上的效果。在msra上确实有提升,不过在people daily上Bert-crf效果最好。整体上感觉bert把需要的信息都做了提取,bilstm只是选择性从中挑选有用的信息做整合,所以增益并不是很大。如果你的标注数据很少,或者对预测latency有要求,Bert-...