最终模型BiLSTM-CNN-CRF如下。 图8 BiLSTM-CNN-CRF模型图 本文模型并不复杂,下文将讲述一下我实现时的一些细节。主要包括: 1. 模型输入需要固定长度,如何解决 2. 如何做好模型的实时训练 3. 与结巴分词的性能比较 4. 如何做成微信分词工具、分词接口服务 下文传送门: 繁华:基于BiLSTM-CNN-CRF的中文分词(二...
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(Gate Recurrent Unit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与 LSTM 类似通过门控单元解决 …
但是这样对各个位置进行标注时无法利用已经标注过的信息,所以接下来将接入一个 CRF 层来进行标注。 模型的第三层是 CRF 层,进行句子级的序列标注。CRF 层的参数是一个 ** **的矩阵 A , 表示的是从第 个标签到第 个标签的转移得分,进而在为一个位置进行标注的时候可以利用此前已经标注过的标签,之所以要加 2...
若输入句子由120个词组成,每个词由100维的词向量表示,则模型对应的输入是(120,100),经过BiLSTM后隐层向量变为T1(120,128),其中128为模型中BiLSTM的输出维度。如果不使用CRF层,则可以在模型最后加上一个全连接层用于分类。设分词任务的目标标签为B(Begin)、M(Middle)、E(End)、S(Single),则模型最终输出维度...
2. 基于字的 BiLSTM-CRF 模型 2.1 BiLSTM详解 使用基于字的 BiLSTM-CRF,主要参考的是文献 [4][5]。使用 Bakeoff-3 评测中所采用的的BIO 标注集,即 B-PER、I-PER 代表人名首字、人名非首字,B-LOC、I-LOC 代表地名首字、地名非首字,B-ORG、I-ORG 代表组织机构名首字、组织机构名非首字,O 代表该...
深度学习方法:RNN-CRF、CNN-CRF 机器方法:注意力模型、迁移学习、半监督学习 4.命名实体识别最新发展 最新的方法是注意力机制、迁移学习和半监督学习,一方面减少数据标注任务,在少量标注情况下仍然能很好地识别实体;另一方面迁移学习(Transfer Learning)旨在将从源域(通常样本丰富)学到的知识迁移到目标域(通常样本稀缺...
小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上。 命名实体识别(Named Entity Recognition) 命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是 NLP 里的一项很基础的任务,就是指从文本中识别出命名性指称项,为关系抽取等任务做铺垫。狭义上,是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体...
2. 基于字的 BiLSTM-CRF 模型 2.1 BiLSTM详解 使用基于字的 BiLSTM-CRF,主要参考的是文献 [4][5]。使用 Bakeoff-3 评测中所采用的的BIO 标注集,即 B-PER、I-PER 代表人名首字、人名非首字,B-LOC、I-LOC 代表地名首字、地名非首字,B-ORG、I-ORG 代表组织机构名首字、组织机构名非首字,O 代表该...
1. 总的来说,经过仔细选择特征模板的CRF模型在人名上的识别效果要优于BiLSTM-CRF,但后者在地名、组织机构名上展现了更好的性能。究其原因,可能是因为: (1) 人名用字较灵活且长度比较短,用特征模板在窗口内所提取的特征要比神经网络自动学习的特征更有效、干扰更少 ...
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...