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里面带出来的,后边在介绍CRF部分会更多地提及,这里先不用纠结这一点。 这些发射分数(标签向量)传入CRF之后,CRF会据此解码出一串标签序列。那么问题来了,从图1最上边的解码过程可以看出,这里可能对应着很多条...
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,label3 ... 应该是相同的命名实体标签。 例如,“B-Person...
这些分数将会是CRF层的输入。 所有的经BiLSTM层输出的分数将作为CRF层的输入,类别序列中分数最高的类别就是我们预测的最终结果。 如果没有CRF层会是什么样 即使没有CRF层,我们照样可以训练一个基于BiLSTM的命名实体识别模型,如下图所示。 因为BiLSTM模型的结果是单词对应各类别的分数,我们可以选择分数最高的类别作...
CRF 是一种常用的序列标注算法，可用于词性标注，分词，命名实体识别等任务。BiLSTM+CRF 是目前比较流行的序列标注算法，其将 BiLSTM 和 CRF 结合在一起，使模型即可以像 CRF 一样考虑序列前后之间的关联性，又可以拥有 LSTM 的特征抽取及拟合能力。1.前言 在之前的文章CRF 条件随机场学习笔记中，介绍了条件随机...
CRF的作用 CRF层可以为最后预测的标签添加一些约束来保证预测的标签是合法的。在训练数据训练过程中,这些约束可以通过CRF层自动学习到。 这些约束可以是: 句子中第一个词总是以标签“B-“ 或“O”开始,而不是“I-” 标签“B-label1 I-label2 I-label3 I-…”, label1, label2, label3应该属于同一类实体...
这一步,是调用from tensorflow.contrib.crf import crf_log_likelihood函数,求最大似然函数,以及求转移矩阵。最大似然函数前加上"-",可以用梯度下降法求最小值; with tf.name_scope('loss'):self.loss=tf.reduce_mean(-log_likelihood)#最大似然取负,使用梯度下降 ...
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型8-利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型,实现简单的命名实体识别,BiLSTM+CRF 模型是一种常用的序列标注算法,可用于词性标注、分词、命名实体识别等任务。本文利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型,并给出数据样例,通过一个简单的命名实体识别(NER)任务来演...
1.2 BiLSTM-CRF model 在这里我会简要介绍一下 BiLSTM-CRF 模型。 如下图所示: 首先,在句子 中的每一个词 都对应着一个向量表示,这个向量由字符级别的词嵌入(character embedding)和单词级别的词嵌入(word embedding)共同组成(concat 操作?)。其中,字符级别的词嵌入(character embedding)由随机初始化得到,而单词...
下面具体介绍BILSTM-CRF模型在命名实体识别领域的应用。 在命名实体识别任务中,常用的命名实体包括人名、地名、组织机构名、时间和日期等。该任务通常采用监督式学习方法来训练模型,其核心是将每个单词连续出现的系列标记为一个识别实体的实例。给定一个文本序列“Bob Johnson works at IBM ”,将“Bob Johnson”标记为...