在前面的章节中,我们学习了BiLSTM-CRF模型的结构和CRF损失函数的细节。你可以通过各种开源框架(Keras、Chainer、TensorFlow等)实现自己的BiLSTM-CRF模型。最重要的事情之一是模型的反向传播是在这些框架上自动计算的,因此你不需要自己实现反向传播来训练你的模型(即计算梯度和更新参数)。此外,一些框架已经实现了CRF层,因...
图1.1:BiLSTM-CRF模型 虽然没有必要知道BiLSTM层的细节,但为了更容易理解CRF层,我们必须知道BiLSTM层输出的含义。 图1.2:BiLSTM层输出的含义 上图说明了BiLSTM层的输出是每个标签的分数。 例如,对于 w_0,BiLSTM节点的输出为1.5(B-Person),0.9(I-Person),0.1(B-Organization),0.08(I-Organization)和0.05...
其次,BiLSTM-CRF的输入是词嵌入向量,输出是每个单词对应的预测标签。 如下图所示,BiLSTM层的输入表示该单词对应各个类别的分数。如W0,BiLSTM节点的输出是1.5 (B-Person), 0.9 (I-Person), 0.1 (B-Organization), 0.08 (I-Organization) and 0.05 (O)。这些分数将会是CRF层的输入。 所有的经BiLSTM层输出的...
1. 使用BiLSTM+CRF实现NER 为方便直观地看到BiLSTM+CRF是什么,我们先来贴一下BiLSTM+CRF的模型结构图,如图1所示。 从图1可以看到,在BiLSTM上方我们添加了一个CRF层。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...
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。
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BiLSTM-CRF 优点: 强大的上下文建模能力:BiLSTM(双向长短时记忆网络)能够从前向后和从后向前捕获序列中的长距离依赖关系,这对于理解上下文信息非常重要。 标签依赖性:CRF(条件随机场)能够建模标签之间的依赖关系,对于序列标注任务中的边界问题(如B-ORG和O标签的连接)有很好的处理能力。
BiLSTM-CRF 模型 先来简要的介绍一下该模型。 如下图所示: 首先,句中的每个单词是一条包含词嵌入和字嵌入的词向量,词嵌入通常是事先训练好的,字嵌入则是随机初始化的。所有的嵌入都会随着训练的迭代过程被调整。 其次,BiLSTM-CRF的输入是词嵌入...
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。
classBiLSTM_CRF(nn.Module): def__init__(self, vocab_size, tag_to_ix, embedding_dim, hidden_dim): super(BiLSTM_CRF,self).__init__() self.embedding_dim = embedding_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.vocab_size = vocab_size ...