双向LSTM(BiLSTM)则能够同时考虑序列的前后信息,进一步提高模型的性能。在BERT输出的上下文表示向量基础上,BiLSTM网络进一步提取特征。 CRF解码器:条件随机场(CRF)是一种用于序列标注的模型,能够考虑标签之间的依赖关系。在BiLSTM输出的特征基础上,CRF解码器为每个位置预测最可能的标签序列。二、代码实现以下是一个基于PyTorch的
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...
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CRF层进行解码,...
中⽂ NER的那些事⼉ 1.Bert-Bilstm-CRF基线模型详解代码实现 这个系列我们来聊聊序列标注中的中⽂实体识别问题，第⼀章让我们从当前⽐较通⽤的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经 解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本，详见 。Repo⾥上传了在MSRA上训练好的bert_bil...
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-cr...