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 ...
这个时候,我们可以将一般的 CRF 模型简化为: 序列标注问题 这里的序列标注问题是将序列中出现的不同种类的命名实体(人名,地名,组织名)标记出来,例如: John(B-PER) lives(O) in(O) New(B-LOC) York(I-LOC) and(O) works(O) for(O) the(O) European(B-ORG) Union(I-ORG). 括号中的内容是标注:PE...
系统的比较了之前提到的模型在NLP序列标注数据集上的表现 首次在NLP序列标注基准数据集上使用Bi-LSTM-CRF模型.( 由于加入了 Bi-LSTMj结构, 模型能有效的利用上下文信息; 并且由于加入CRF层, 模型也能比较好的利用句子层面的标注信息), 并且在 POS, chunking(语义组块),NER等任务上达到 或接近SOTA的表现 实验证明...
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。
可以用 Viterbi 算法(动态规划)求解最优的标注序列。 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。
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 ...
【原创】序列标注之Bi-LSTM+CRF 、词语结尾字,将标签b/m/e结合起来就成了一个中文词,而s则单独分成一个中文词。 解决序列标注问题常用的方法有HMM、MEMM、CRF、LSTM等,目前工业上比较成熟的方案是Bi-LSTM+CRF...score,CRF模型要学习的参数只有边特征函数的权重,Bi-LSTM+CRF中的P(Y|X)表示为:其中,序列[...
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...
可以用 Viterbi 算法(动态规划)求解最优的标注序列。 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。