在深度学习出现之前,最好的序列标注训练工具肯定是“CRF:条件随机场”。最前沿对于序列预测的,当然是LSTM。 结合如上,我们基于pytorch 0.3选择双向LSTM + CRF来做单字的中文命句实体识别。 为了演示效果,简化其他环节。考虑最简单的训练集。 training_data = [( "中 国人民银行发行人民币".split(), "B I I ...
本文将采用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别(Named Entity Recognition 简称NER),即实体识别。命名实体识别,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers),即双向Transformer的Encoder。模型的创新点在预训练方法上,即用了Mas...
在序列标注任务(中文分词CWS,词性标注POS,命名实体识别NER等)中,目前主流的深度学习框架是BiLSTM+CRF。其中BiLSTM融合两组学习方向相反(一个按句子顺序,一个按句子逆序)的LSTM层,能够在理论上实现当前词即包含历史信息、又包含未来信息,更有利于对当前词进行标注。BiLSTM在时间上的展开图如下所示。 图1 BiLSTM在...
【摘要】 NER(中文实体命名识别) 光健字: 中文命名实体识别 NER BILSTM CRF IDCNN BERT 摘要:对中文命名实体识别一直处于知道却未曾真正实践过的状态,此次主要是想了解和实践一些主流的中文命名实体识别的神经网络算法。通过对网上博客的阅读了解,中文命名实体识别比较主流的方法是BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM...
在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名、地名和组织机构名。尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型;另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型。
在序列标注任务(中文分词CWS,词性标注POS,命名实体识别NER等)中,目前主流的深度学习框架是BiLSTM+CRF。其中BiLSTM融合两组学习方向相反(一个按句子顺序,一个按句子逆序)的LSTM层,能够在理论上实现当前词即包含历史信息、又包含未来信息,更有利于对当前词进行标注。BiLSTM在时间上的展开图如下所示。
我的github里有两个版本,pytorch版直接用的pytorch tutorial里的Bilstm+crf模型。 运行train.py训练即可。由于使用的是cpu,而且也没有使用batch,所以训练速度比较慢。想简单跑一下代码的话,建议只使用部分数据跑一下。pytorch暂时不再更新。 tensorflow版使用 python train.py 开始训练,训练的模型会存到model文件夹中...
中文分词、词性标注、命名实体识别是自然语言理解中,基础性的工作,同时也是非常重要的工作。在很多NLP的项目中,工作开始之前都要经过这三者中的一到多项工作的处理。在深度学习中,有一种模型可以同时胜任这三种工作,而且效果还很不错--那就是biLSTM_CRF。
Collobert [27] CNN-CRF NER Lample [28] 等人 将 模型运用到 任务中。 等人 使用的 LSTM-CRF 模型在英文命名实体识别中取得突出的性能。2014 年Bahdanau 等人 [29] [30] 首次将注意力机制(Attention)实现在NLP 领域中。TAN 等人 通过将自注意 力机制应用在序列标注问题中。 中文命名实体识别的研究起步较晚...