BILSTM-CRF是端到端的深度学习模型， 不需要手动作特征， 只需要把句子中的单词变为id输入给模型即可。
CRF CRF（ConditionalRandom Field）全称条件随机场，是给定一组输入序列的条件下，另一组输出序列的条件...
Stanford Named Entity Recognizer (NER)是斯坦福大学自然语言研究小组发布的成果之一,主页是:http://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml。Stanford NER 是一个Java实现的命名实体识别(以下简称NER))程序。NER将文本中的实体按类标记出来,例如人名,公司名,地区,基因和蛋白质的名字等。 NER基于一个训练而得的Mo...
CRF模型：即条件随机场模型，是一个序列化标注算法（sequence labeling algorithm），接收一个输入序列X，...
LSTM-CRF和BERT-BILSTM-CRF就是利用了深度神经网络自动提取了观测序列的特征并输入给CRF模型。
首先明确BERT-BILSTM-CRF这个结构CRF层在最后，那么损失是在CRF的输出上计算的。提问者只说了模型结构，...
是人工标注，但是有标注工具可以使用。你可能觉得标注就是人工去对照语句标记 B I O之类的标签，其实不...
CRF:CRF, Conditional Random Fields， 是在输入序列后，输出序列的条件概率分布模型。 条件随机场理解为...
CRF 是一个序列化标注算法（sequence labeling algorithm），接收一个输入序列如X=(x1,x2,...,xn)...