1)CRF,Conv-CRF,LSTM,LSTM-CRF,Bi-LSTM-CRF用随机词向量和Senna的对比: 可以看到,Bi-LSTM-CRF的性能较优,在随机初始化词向量和Senna词向量上,性能下降很小,Conv-CRF性能较差,而且,更依赖于词向量。 2)只用词向量特征 没有了spelling和上下文特征,CRF的性能影响最大,Bi-LSTM和Bi-LSTM-CRF影响较小,说明CRF很...
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...
前言 这篇经典论文首次将LSTM-CRF结构用到了NER上,主要介绍了用于序列标注(Sequence Tagging)的LSTM网络、BiLSTM网络、CRF网络、LSTM-CRF网络、BiLSTM-CRF网络,并比较它们在NLP的序列标注任务(POS、Chunking、NER)中的性能与准确率,其中重点介绍了BiLSTM-CRF网络。 概括起来,BiLSTM-CRF模型的优点有以下几点: 可以有...
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...
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...
BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTaggingZhihengHuangBaiduresearchhuangzhiheng@baiduWeiXuBaiduresearchxuwei06@baiduKaiYuBaiduresearchyukai@baiduAbstractInthispaper,weproposeavarietyofLongShort-TermMemory(LSTM)basedmod-elsforsequencetagging.Thesemod-elsincludeLSTMnetworks,bidirectionalLSTM(BI-LSTM)networks,LSTMwith...
BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTagging论文链接:https://arxiv.org/abs/1508.01991 这篇文章比较了NLP几个经典任务:词性标注,命名实体识别上的模型,包括CRF,LSTM,Bi-LSTM,LSTM-CRF,Bi-LSTM-CRF,Bi-LSTM-CRF在这几个任务上取得了最好的准确度和健壮性,对词语特征 ...
Huang, 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, 2015.Bidirectional lstm-crf models for sequence tagging. Z Huang,W Xu,K Yu. . 2015...
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 ...
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。