在此,我们主要介绍概念图谱中用到的关键短语抽取技术,特别是使用BERT-CRF进行candidate抽取的实践。 Figure 8 概念图谱构建中的BERT-CRF模块 在该任务下, keyphrase的定义是我们希望获取的概念,因此具有上面提到的两个特点:(1) 用户视角;(2) 精准和泛化。由于这两个特点,不确定因素被无可避免地引入进来,从而导致...
范式一:BERT+CRF 嵌套与不连续 范式二:Multi-Head(token pairs based) 嵌套与不连续 构建[L, L, N]多头矩阵的不同方式(乘性、加性、双仿射) 位置信息 标签不平衡 Sigmoid or Softmax? 范式三:BERT+MRC 统一信息抽取任务的范式 解决嵌套与不连续 实体信息的知识增强 提高计算效率 & 提高知识注入的强度 范式...
(embedding_dim, self.tagset_size) self.crf = CRF(self.tagset_size, batch_first=True) def _get_features(self, sentence): with torch.no_grad(): outputs = self.bert(sentence) enc = outputs.last_hidden_state enc = self.dropout(enc) feats = self.linear(enc) return feats def forward(...
bert4torch是一个基于pytorch的训练框架,前期以效仿和实现bert4keras的主要功能为主,方便加载多类预训练模型进行finetune,提供了中文注释方便用户理解模型结构。主要是期望应对新项目时,可以直接调用不同的预训练模型直接finetune,或方便用户基于bert进行修改,快速验证自己的idea;节省在github上clone各种项目耗时耗力,且本...
Bert-BiLSTM-CRF模型是一个深度学习模型,由BERT、BiLSTM和CRF三个部分组成。BERT是一种预训练语言模型,能够理解和生成自然语言文本;BiLSTM是一种循环神经网络,能够处理序列数据;CRF是一种条件随机场,能够识别序列中的结构模式。下面我们将详细解析这个模型的结构和原理。首先,让我们来看一下BERT。BERT是一种预训练语...
2.BiLSTM+CRF模型的数学原理 假设我们有一个序列 ,其中 是第 个位置的输入特征。我们要对每个位置进行标注,即为每个位置 预测一个标签 。标签集合为 ,其中 , BiLSTM用于从输入序列中提取特征,它由两个方向的LSTM组成,分别从前向后和从后向前处理输入序列。在时间步 ...
BERT-CRF 序列标注和序列分类训练以及评估流程。 序列标注任务 序列标注任务可以认为是token级别的分类任务,需要将句子中的不同token分为不同类别。不同于普通的分类任务,句子中的序列元素之间并不具有独立性,因此不能通过传统的分类器独立地处理每个token并预测类别。我们采用条件随机场(CRF)处理序列标签之间的天然的相...
同时本篇文章将BERT+CRF模型与其他模型进行了对比,并且对BERT在序列标注上任务上存在的问题进行了分析。 1...同时发现,BERT+CRF模型可以同时解决中文分词和词性标注两个任务,下面我们就通过这两个子任务分析BERT在序列标注上的应用。 2...可以看出BERT+CRF模型的正确率
CRF:Conditional Random Fields,是一种用于序列标注的概率图模型,能够建模输入序列和标签序列之间的条件概率分布。 相关优势 BERT的优势在于其强大的语义理解能力,能够捕捉文本中的上下文信息,适用于各种NLP任务。 CRF的优势在于能够考虑标签之间的依赖关系,提供全局最优的标签序列预测,适用于序列标注任务。
bert-bilstm-crf提升NER模型效果的方法,在使用ber个重要的超参,如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。