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...
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...
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Bi-LSTM-CRF模型是鲁棒的并且与对之前模型的观察, 它对...
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 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 ...
Bi-LSTM-CRF的结构一般如上,最后一层利用CRF来学习一个最优路径。Bi-LSTM layer的输出维度是tag size,这就相当于是每个词 映射到tag的发射概率值,设Bi-LSTM的输出矩阵为 ,其中 代表词 映射到 的非归一化概率。对于CRF来说,我们假定存在一个转移矩阵 ...
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 ...
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 模型能量函数中的这一项,用字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe...
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 模型能量函数中的这一项,用字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe...
Bi-LSTM+CRF:https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html Bi-LSTM结构(序列标注)如下,CRF层用来学习一个最优路径,Bi-LSTM layer的输出维度是tag size,这就相当于是每个词 映射到tag的发射概率, 假设: Bi-LSTM的输出矩阵为P,其中 ...