1. 使用BiLSTM+CRF实现NER 为方便直观地看到BiLSTM+CRF是什么,我们先来贴一下BiLSTM+CRF的模型结构图,如图1所示。 图1 使用BiLSTM+CRF实现NER 从图1可以看到,在BiLSTM上方我们添加了一个CRF层。具体地,在基于BiLSTM获得各个位置的标签向量之后,这些标签向量将被作为发射分数传入CRF中,发射这个概念是从CRF里面...
实际上,转移矩阵是BiLSTM-CRF模型的一个参数。在训练模型之前,你可以随机初始化转移矩阵的分数。这些分数将随着训练的迭代过程被更新,换句话说,CRF层可以自己学到这些约束条件。 CRF损失函数 CRF损失函数由两部分组成,真实路径的分数 和 所有路径的总分数。真实路径的分数应该是所有路径中分数最高的。 例如,数据集中...
由此看出,BiLSTM-CRF模型的准确率最高。此外,BiLSTM-CRF的鲁棒性也很好,对任务类型并不敏感。因为BiLSTM-CRF的特征提取相对于手工特征提取来说成本更低,更适合在大规模的语料库上面进行训练和测试。 四、总结 通过本文的介绍可以看出,BiLSTM-CRF是一种十分有效的序列标注模型,而且在NER任务方面有非常出众的性能。B...
前言 对于命名实体识别任务,基于神经网络的方法非常普遍。例如,Neural Architectures for Named Entity Recognition提出了一个使用word and character embeddings的BiLSTM-CRF命名实体识别模型。我将以本文中的模型为例来解释
BiLSTM + CRF是一种经典的命名实体识别(NER)模型方案,这在后续很多的模型improvment上都有启发性。如果你有了解NER任务的兴趣或者任务,或者完全出于对CRF的好奇,建议大家静心读一读这篇文章。 本篇文章会将重点放到条件随机场(CRF)上边,因为这是实现NER任务很重要的一个组件,也是本篇文章最想向你推荐的特色。但是...
概念介绍 — 基于 BiLSTM-CRF模型中的命名实体识别任务中的CRF层解释 例子详解 — 用一个玩具的例子详细解释CRF是如何工作的 Chainer实现 — 用基于Chainer包的代码实现CRF层 背景知识 你唯一需要了解的是什么叫命名实体识别。如果你不了解神经网络,CRF以及其他相关知识也没有关系,我会用通俗易懂的语言来解释清楚。
BERT-BiLSTM-CRF模型是一种用于自然语言处理任务的序列标注模型。它结合了BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),BiLSTM(双向长短期记忆网络)和CRF(条件随机场)三个组件。 BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,能够提取文本的上下文表示。它通过在大规模语料库上进行无监督预训练,学习到了丰...
BiLSTM-CRF模型是一种常用于命名实体识别任务的深度学习模型。其核心思想是结合双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)和条件随机场(Conditional Random Field,CRF)。 ##双向长短期记忆网络(BiLSTM) BiLSTM是一种能够捕捉文本上下文依赖关系的循环神经网络(RNN)变种。相较于传统的单向LSTM,Bi...
基线模型 Bert-Bilstm-CRF 来看下基准模型的实现,输入是wordPiece tokenizer得到的tokenid,进入Bert预训练模型抽取丰富的文本特征得到batch_size * max_seq_len * emb_size的输出向量,输出向量过Bi-LSTM从中提取实体识别所需的特征,得到batch_size * max_seq_len * (2*hidden_size)的向量,最终进入CRF层进行解码...
BiLSTM-CRF模型的训练过程一般包括两个步骤:前向过程和反向过程。在前向过程中,输入序列经过BiLSTM层,得到每个位置的标签分数向量;然后,在CRF层中,使用动态规划算法计算整个句子的最优标签序列及其概率。在反向过程中,通过计算损失函数(如负对数似然)对模型参数进行反向传播更新,使得模型能够学习到更准确的参数。 BiL...