paper: Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 1.前言 今天要介绍的论文是百度研究院2015年发表的论文,论文提出了一系列基于Long Short-Term Memory (LSTM) 的序列标注模型,包括LSTM,bidirectional LSTM (BI-LSTM,双向LSTM) ,LSTM-CRF,BI-LSTM-CRF 。论文的一大贡献是首次将BI-LSTM-CRF 模型应用到序...
处理这类任务常用的机器学习模型有:Hidden Markov Model, Maximum entropy Markov models [1], Conditional Random fields [2]等等。这篇文章提出使用若干神经网络模型处理句子词语词性标注任务,文章分析了Long Short-Term Models,BI-LSTM,以及与conditional random fields(CRF)联合的LSTM-CRF网络的任务性能表现。 一. ...
通过LSTM层,这个模型可以有效的利用过去的输入特征,通过CRF层,模型可以有效的利用句子级的标签信息。CRF层由连接连续输出层的线条表示。CRF层具有一个状态转移矩阵作为参数。利用这样的一个层,我们可以有效地利用过去和未来的标签来预测当前的标签,这类似于双向LSTM网络能够利用过去和未来的输入特征。我们将分数矩阵看做...
本文是对Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging的总结,原文作者提出了基于LSTM(Long Short Term Memory)的一系列网络来用于序列标注。 其网络有单向LSTM、双向LSTM(BILSTM)及单向LSTM+CRF(Conditional Random Field条件随机场)和BILSTM + CRF。实验结果表明:在词性标注(part-of-speech tagging)、组块分析...
1. 论文背景 作者总结,在当时NLP的序列标注问题中,主要是用HMM,MEMM,CRF算法。此前还有些已经使用过CNN,并且跟CRF结合在一起使用的。还有使用双向LSTM的...
一方面,双向LSTM使得模型能够同时获取前后向的特征信息;另一方面,CRF使得模型能够获取句子级别的标注信息。由于CRF层能够有效解决预测标签之间的强语法依赖问题,从而避免了预测标签冲突的情况,尤其是在NER这种标签带有强约束的任务中。此外,作者发现双向LSTM-CRF模型比其他模型更加稳健,即使不借助Word ...
BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTaggingZhihengHuangBaiduresearchhuangzhiheng@baiduWeiXuBaiduresearchxuwei06@baiduKaiYuBaiduresearchyukai@baiduAbstractInthispaper,weproposeavarietyofLongShort-TermMemory(LSTM)basedmod-elsforsequencetagging.Thesemod-elsincludeLSTMnetworks,bidirectionalLSTM(BI-LSTM)networks,LSTMwith...
Bidirectional lstm-crf models for sequence tagging. Zhiheng Huang,Wei Xu,Kai Yu. . 2015Huang, Z., Xu, W., Yu, K.: Bidirectional LSTM-CRF models for sequence tagging (2015)Zhiheng Huang, Wei Xu, and Kai Yu. Bidirectional LSTM-CRF models for se- quence tagging. CoRR, abs/1508.01991, ...
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging,靠LSTM部分,BI-LSTM-CRF模型可以很有效的利用过去和未来的输入特征。靠CRF层,又有很好的tag结果。在POS,chunking和NER数据集表现很好。很健壮,对wordembedding的依赖性更低。
内容提示: Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence TaggingZhiheng HuangBaidu researchhuangzhiheng@baidu.comWei XuBaidu researchxuwei06@baidu.comKai YuBaidu researchyukai@baidu.comAbstractIn this paper, we propose a variety of LongShort-Term Memory (LSTM) based mod-els for sequence tagging. These ...