数据集用的是论文[【ACL 2018Chinese NER using Lattice LSTM】](mirrors / jiesutd / LatticeLSTM)中从新浪财经收集的简历数据。每一句话用换行进行隔开。 图2 数据样式 模型准备 方法一:使用ptorch库自带的CRF库,其CRF库关键函数介绍链接 def forward(self, sentence, tags=None, mask=None): # sentence=(b...
这个错误在CRF中是不存在的,因为CRF的特征函数的存在就是为了对given序列观察学习各种特征(n-gram,窗口),这些特征就是在限定窗口size下的各种词之间的关系。用LSTM,整体的预测accuracy是不错, 但是会出现上述的错误:在B之后再来一个B。然后一般都会学到这样的一条规律(特征):B后面接I,不会出现B。这个限定特征会...
Bi-LSTM +CRF是在原来的Bi-LSTM+最大熵的基础上优化过来的,它最大的思想就是在Bi-LSTM的上面挂了一层条件随机场模型作为模型的解码层,在条件随机场模型里面考虑预测结果之间的合理性。 经典模型: Bi-LSTM+CRF 模型的实现 模型:CRF的转移矩阵A由神经网络的CRF层近似得到,而P矩阵 也就是发射矩阵由Bi-LSTM近似...
LSTM(Long Short Term Memory),是一种特殊类型的 RNN(循环神经网络),能够学习长期的依赖关系。它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出,并加以完善与普及,LSTM 在各类任务上表现良好,因此在处理序列数据时被广泛使用。 一个典型的 LSTM 链具有如图 2 中的结构: 图2 LSTM 网络结构,其中,X ...
专栏 | Bi-LSTM+CRF在文本序列标注中的应用 机器之心专栏 作者：触宝AI实验室Principal Engineer董冰峰 传统 CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式，前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了词嵌入方法之后，词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM...
传统CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式,前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了词嵌入方法之后,词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场,然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。
字嵌入技术能够将每个汉字映射到一个高维向量空间,从而捕捉汉字之间的语义关系;Bi-LSTM则可以从两个方向上捕获上下文信息,这对于理解词语在句子中的角色至关重要;而CRF层则用于优化整个序列的标签预测结果,确保最终输出的分词结果更加合理。实验结果显示,该系统在标准测试集上的准确率达到了令人印象深刻的97.5%,证明了...
传统CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式,前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了词嵌入方法之后,词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场,然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。
在NLP领域,在神经网络兴起之前,条件随机场(CRF)一直是作为主力模型的存在,就算是在RNN系(包括BERT系)的模型兴起之后,也通常会在模型的最后添加一个CRF层,以提高准确率。因此,CRF是所有NLPer必须要精通且掌握的一个模型,本文将优先阐述清楚与CRF有关的全部基本概念,并详细对比HMM,最后献上BI-LSTM+CRF的实战代码及...
15.Bi-LSTM CRF 1. 序列标注(NER) 1.1 一般方法: 特征模板和CRF++ 神经网络 近年来,随着硬件能力的发展以及词的分布式表示(word embedding)的出现,神经网络成为可以有效处理许多NLP任务的模型。这类方法对于序列标注任务(如CWS、POS、NER)的处理方式是类似的,将token从离散one-hot表示映射到低维空间中成为稠密的...