BiLSTM-CRF模型还可以进一步完善:比如,可以加入一些指定任务和指定语料的特征信息,这些特征信息可以帮助模型更加顺利地完成标注任务。此外,还可以在模型之外添加字词典和黑白名单来进一步提高标注的准确率。 参考文献 [1] Ma, Xuezhe, and Eduard Hovy. "End-to-end sequence labeling via bi-directional lstm-cnns-...
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 …
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 , 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是因为要为句子首部...
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。
我简单比较了Bert-bilstm-crf,Bert-cnn-crf和Bert-crf在msra和people_daily数据集上的效果。在msra上确实有提升,不过在people daily上Bert-crf效果最好。整体上感觉bert把需要的信息都做了提取,bilstm只是选择性从中挑选有用的信息做整合,所以增益并不是很大。如果你的标注数据很少,或者对预测latency有要求,Bert-cr...
CRF 层可以为输出的预测标签添加一些约束以确保它们有效。 在训练过程中,CRF 层可以自动从训练数据集中学习这些约束。从而提升 labels 的准确性。 这些约束可能是: 句子中第一个单词的标签应以 “B-” 或“O”开头,而不是“I-” “B-label1 I-label2 I-label3 I- ...”,这样的输出中,label1,label2,...
CRF 层可以为输出的预测标签添加一些约束以确保它们有效。 在训练过程中,CRF 层可以自动从训练数据集中学习这些约束。从而提升 labels 的准确性。 这些约束可能是:* 句子中第一个单词的标签应以 “B-” 或“O”开头,而不是“I-”* “B-label1 I-label2 I-label3 I- ...”,这样的输出中,label1,label...
命名实体识别发展历程 早期使用基于规则和字典的方法进行命名实体识别,后来使用机器学习方法(如:HMM、CRF等),后来使用深度学习的方法(如BILSTM-CRF、Lattice-LSTM-CRF、CNN-CRF等),近期流行使用注意力学习...虚拟机CentOS7 终端用命令操作防火墙的状态 systemctl status firewalld.service 查看防火墙状态 systemctl ...
在文本分类中,CNN由于主要提取的是局部特征而忽略了global特征,这容易造成一次多义的现象,进而对文本分类的精度产生一定的影响,而LSTM是RNN的一种变形,其处理的输入是序列化的输入,RNN由于容易更长久的记忆能力,容易造成梯度消失,所以可以利用lstm模型来防止序列化输入在传输时造成的梯度消失现象。利用BPTT算法来优化参数...