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)...
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 …
BiLSTM用于捕捉输入文本的上下文信息,使模型能够更好地理解中文字符间的依赖关系,而CRF则在输出层进行序列标注的全局优化,确保每个实体标注的逻辑连贯性,避免标注错误。该架构在命名实体识别任务中比传统的LSTM和CNN模型表现更好,能够捕捉更复杂的上下文模式。 嵌入层的灵活配置与更新策略:在嵌入层设计上,本项目允许选择...
一个命名实体的第一个标签应该以 “B-” 而不是 “I-” 开头,换句话说,有效的输出模式应该是“O B-label”(我们可以看到 $t_{O,I-Person}$都非常小)* ...**transition score matrix 不是人为给的,它本身是模型的参数,一开始他是随机值,在模型的训练过程中,完成 fine-tuning.**### CRF loss funct...
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...
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 RNN 中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与 LSTM 相比,GRU 内部的网络架构较为简单。
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 ...
16年的paper算是首篇把BiLSTM-CRF用于NER任务的尝试。Bilstm的存在是提取双向文本信息。和多数文本任务一样,如果想要speed up训练速度会考虑用CNN来替代RNN,想要捕捉kernel_size长度之外的信息,可以尝试stack-CNN或者拼接不同长度kernel_size的CNN。当时这些都是SOTA级别的模型,不过放在BERT出世后的今天,bilstm/cnn作为...
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 ...
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 RNN 中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与 LSTM 相比,GRU 内部的网络架构较为简单。