CRF是一种统计模型,常用于序列标注任务中,能够考虑到标签之间的依赖关系。它通过定义标签之间的转移概率,来约束标签序列的生成。在BERT-CRF模型中,BERT用于提取句子的特征表示,而CRF用于建模标签之间的依赖关系。 具体来说,BERT-CRF模型的训练过程可以分为两个阶段。首先,使用BERT模型对输入序列进行预训练,学习得到句子...
与其说是在CRF的基础上引入LSTM/BERT来增强效果,不如说是在LSTM/BERT的基础上引入CRF来锦上添花。因为深度特征提取器尤其是BERT类的模型的拟合效果已经很强大了,直接用BERT+softmax做序列标注可不可以呢?可以,而且效果还不错:上文中引用的知乎回答里边有相关的对比实验,BERT+softmax在一些NER任务上的效果,和BERT+...
BERT命名实体识别NER案例实战之CRF和BERT的对比及NER原理剖析 音频列表 1 星空第8课(1):案例实餐饮领域项目源码实现.part.mp4 290 2021-12 2 星空第8课(2):案例实战之CRF和BERT的对比及NER原理剖析 246 2021-12 3 星空第9课(2):BERT多任务微调共享知识空间结构内幕解密 ...