使用TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码: cell_fw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) cell_bw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) (outputs, output_states) = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw, cell_bw, inputs, sequence_length=300) 1 2 3 4 5 首先下面是我画的Bi-...
久闻LSTM + CRF的效果强大,最近在看Pytorch官网文档的时候,看到了这段代码,前前后后查了很多资料,终于把代码弄懂了。我希望在后来人看这段代码的时候,直接就看我的博客就能完全弄懂这段代码。 看这个博客之前,我首先建议看看 Pytorch 关于Bi-LSTM + CRF的解释 看完再看看这位的博客 Bi-LSTM-CRF for Sequence ...
Bi-LSTM Conditional Random Field (Bi-LSTM CRF) 对于本节,我们将看到用于命名实体识别的Bi-LSTM条件随机场的完整复杂示例。 上面的LSTM标记符通常足以用于词性标注,但是像CRF这样的序列模型对于NER上的强大性能非常重要。 假设熟悉CRF。 虽然这个名字听起来很可怕,但所有模型都是CRF,但是LSTM提供了特征。 这是一个...
由于没有状态转移的条件约束,模型很有可能输出一个完全错误的标注序列。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...
代码:https://github.com/yutarochan/Bi-LSTM-CRF 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...
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...
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的实战代码及理解。相信读完本文,将对CRF的认识有一个新的高度。 在阅读本文之前,务必对概率图模型基础有一个全盘的掌握,若对此没有信心的,可以先参考我之前的一篇总结文:概率图模型...
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 ...