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...
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CRF层进行解码...
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...
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CRF层进行解码,...