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...
[机器学习-白板推导系列(十七)-条件随机场CRF(Conditional Random Field)](机器学习-白板推导系列(十七)-条件随机场CRF(Conditional Random Field)_哔哩哔哩_bilibili) 数据介绍 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...
该论文基于双向的LSTM与CRF(条件随机场)的结合,提出了一种序列标注模型Bi-LSTM-CRF。该模型在多项的序列标注任务中取得了SOA的成绩。即使如今Bert满天下的时代,在序列标注类任务中,该模型仍然存在使用的空间,并且由于双向LSTM的处理,使得对于序列标注时特征工程,词向量的依赖大大降低,模型的鲁棒性较高。以下将分三...
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。Word Embedding 和 LSTM Word ...
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...
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。
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...
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。
BI-LSTM-CRF模型的独特优势在于它结合了双向LSTM的能力来捕获长距离的双向上下文依赖性,并通过CRF层来精确地建模标签之间的约束关系,从而在复杂的序列标注任务中提供了显著的性能提升。 例如,在一个医疗健康记录的命名实体识别任务中,BI-LSTM-CRF模型能够利用前文提到的症状信息和后文提到的治疗措施来确定某个术语是特...
CRF 对于序列标注问题,通常会在LSTM的输出后接一个CRF层:将LSTM的输出通过线性变换得到维度为[batch_size, max_seq_len, num_tags]的张量,这个张量再作为一元势函数(Unary Potentials)输入到CRF层。 # 将两个LSTM的输出合并output_fw, output_bw = outputs ...