这个转移分数矩阵是CRF中的一个可学习的参数矩阵,它的存在能够帮助我们显示地去建模标签之间的转移关系,提高命名实体识别的准确率。 3. 关于CRF,建模原理 3.1 CRF建模的损失函数 前边我们讲到,CRF能够帮助我们以一种全局的方式建模,在所有可能的路径中选择效果最优,分数最高的那条路径。那么我们应该怎么去建模这个...
命名实体识别是一项比较关键的NLP任务,具有广泛的应用场景,例如在对话意图理解(NLU)中,通过提取出相应的实体词,能够帮助系统更加准确地理解用户的需求,比如根据用户的问题提取出"天气",“北京”,"今天"这样的词汇,大概率就能知道用户在问些什么;在微博场景中,应用命名实体识别提取出微博短文中重要的实体词,也有利于微...
命名实体识别是一项比较关键的NLP任务,具有广泛的应用场景,例如在对话意图理解(NLU)中,通过提取出相应的实体词,能够帮助系统更加准确地理解用户的需求,比如根据用户的问题提取出"天气","北京","今天"这样的词汇,大概率就能知道用户在问些什么;在微博场景中,应用命名实体识别提取出微博短文中重要的实体词,也有利于微博...
从上述描述的步骤中可以看到,若没有CRF层,只用BiLSTM也可以进行命名实体识别。那为什么需要加一个CRF层呢?主要是因为CRF层有一个转移分数,这将具有一定的约束性。如下图所示w0,w1,w2,w3,w4对应的输出是“I-Organization、I-Person、O、I-Organization、I-Person”,因此这个输出是不合理的,因为在训练数据中” I-...
BiLSTM_CRF应用于NER(命名实体识别), 视频播放量 4060、弹幕量 4、点赞数 47、投硬币枚数 33、收藏人数 122、转发人数 12, 视频作者 vvv_wxj, 作者简介 人生如戏,相关视频:BiLSTM+CRF命名实体识别(上)(原理讲解),10.2隐马尔可夫模型-概率计算,11.2条件随机场(CRF)-定义
CRF是判别模型, 判别公式如下 y 是标记序列,x 是单词序列,即已知单词序列,求最有可能的标记序列 Score(x, y) 即单词序列 x 产生标记序列 y 的得分,得分越高,说明其产生的概率越大。 在pytorch的tutorial中,其用于实体识别定义的 Sc...
双向长短时记忆网络 (BiLSTM) 与条件随机场 (CRF) 结合是一种常用于序列标注任务的方法。在这种方法中, BiLSTM用于捕捉输入序列的上下文信息, 而CRF用于对序列中的标签进行建模。损失 函数主要基于CRF的负对数似然损失。 首先, 我们定义一些符号: 输入序列: ...
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。
2.BiLSTM+CRF实现命名实体识别 2.3 CRF建模的损失函数 前边我们讲到,CRF能够帮助我们以一种全局的方式建模,在所有可能的路径中选择效果最优,分数最高的那条路径。那么我们应该怎么去建模这个策略呢,下面我们来具体谈谈。 图5 CRF解码过程图 图5展示了CRF的工作图,现在我们有一串输入x=[x0,x1,x2,xn] (这里...
命名实体识别 BiLSTM——CRF 本篇文章假设你已有lstm和crf的基础。 BiLSTM+softmax lstm也可以做序列标注问题。如下图所示: 双向lstm后接一个softmax层,输出各个label的概率。那为何还要加一个crf层呢? 我的理解是softmax层的输出是相互独立的,即虽然BiLSTM学习到了上下文的信息,但是输出相互之间并没有影响,它...