[预训练模型]:最近BERT为代表的预训练模型表现出了强大的文本表示和理解能力,目前最流行的方法是将BERT或BERT-Bi-LSTM作为底层的文本特征编码器,再利用CRF进行实体标签预测。现在,对于许多命名实体识别任务可以将BERT-Softmax、BERT-CRF、BERT-Bi-LSTM-CRF这几个模型作为baseline,而且能达到很好的效果,这几乎得益于BER...
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...
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...
双向循环神经网络（Bi-LSTM）的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个 LSTM，而且这两个都连接着一个输出层。这个结构提供给输出层输入序列中每一个点的完整的过去和未来的上下文信息。图 3 展示的是一个沿着时间展开的 Bi-LSTM。图 3 Bi-LSTM 示意图 CRF（条件随机场）为了理解条件随机场，需要先...
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近似得到。 词向量,即可以预先训练,也可以一并训练。 访问AI图谱 技术分享社区 https://loveai.tech 实现详解数据处理逻辑 数据处理模块主要是为了实现两个函数:next_train_batch和next_valid_batch,用于从...
图3 Bi-LSTM 示意图 CRF(条件随机场) 为了理解条件随机场,需要先解释几个概念:概率图模型、马尔科夫随机场。 概率图模型(Graphical Models):图是由结点及连接结点的边组成的集合,结点和边分别记作 v 和 e,结点和边的集合分别记作 V 和 E,图记作 G=(V,E),无向图是指边没有方向的图。概率图模型是由...
Bi-LSTM 结合 CRF 传统的 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 word embedding 方法之后,词向量形式的 word 表示一般效果比 one-hot 表示的特征要好。 在本应用中,CRF 模型能量函数中的 ...
其中,BERT、Bi-LSTM和条件随机场(CRF)是常见的模型组合。1. BERT模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的深度双向Transformer模型,能够学习文本的深层次表示。通过在大量无标签文本上预训练,BERT可以捕获文本中的上下文信息,这对于NER任务至关重要。2. Bi-LSTM模型Bi-LSTM(...
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近似得到。 词向量,即可以预先训练,也可以一并训练。 访问AI图谱 技术分享社区 https://loveai.tech 实现详解 数据处理逻辑 数据处理模块主要是为了实现两个函数:next_train_batch和next_valid_batch,用于...
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...