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 W
1.从序列标注说起BiLSTM-CRF是序列标注任务中被广泛使用的一个模型。将输入句子经过embedding层得到词向量表示,然后输入到双向LSTM进行编码,利用softmax得到每个词的标… 阴天快乐发表于算法笔记 LSTM+CRF 解析(代码篇) 最近在搞信息抽取任务,用到了LSTM+CRF模型,之前没有深入了解过,就趁这次好好总结一下。把所有...
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...
一 文章介绍:本文是2015年百度的三位作者提出的,主要研究了一系列基于LSTM模型上的序列标注任务的性能。模型包括LSTM,BI-LSTM,LSTM-CRF,BI-LSTM-CRF。序列标注任务分为三个:词性标注… 薛晓琳发表于NLP论文... HMM VS CRF and 生成模型VS判别模型 爱罗月 【DL&NLP】NER基线模型BiLSTM-CRF 叮当猫 LSTM+CRF ...
【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[...
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 ...
例如: 如果存在一个这样一个标注序列:B-PER,I-LOC,I-LOC,I-LOC 自然是不合理的。 经典模型: Bi-LSMT+CRF 解法 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。
论文的工作是将BI-LSTM-CRF模型应用于NLP基准序列标注记数据集。实验表明,由于双向LSTM组件,BI-LSTM-CRF模型可以有效地使用过去和未来输入特征。 BI-LSTM-CRF模型可以在POS、chunking、NER数据集达到SOTA的水平。并且,与先前的结果相比,它更具有鲁棒性和对word embbding的依赖性较小。
其中Conv-CRF模型是文章(Collobert et al.,2011)中的最好结果,Random和Senna是两种词嵌入的方式。 然后,为了证明模型的鲁棒性,作者又只对单词特征(去掉了拼写和上下文特征)进行了训练,结果如下: 五 总结 本文的创新点在于首次使用BI-LSTM-CRF模型进行了序列标注任务,并且模型结果表现不错。并且作者证明了模型的鲁棒...