这些分值将作为CRF的输入. 如下图所示, BiLSTM层的输出为每一个标签的预测分值,例如对于单元𝑤0,BiLSTM层输出的是1.5 (B-Person), 0.9 (I-Person), 0.1 (B-Organization), 0.08 (I-Organization) 0.05 (O) 如下图(1)所示, “B-Person”有最高分值—— 1.5,因此我们可以挑选“B-Person”作为w0的预...
BiLSTM-CRF模型主体由双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)和条件随机场(CRF)组成,模型输入是字符特征,输出是每个字符对应的预测标签。 模型输入 对于输入的自然语言序列,可通过特征工程的方法定义序列字符特征,如词性特征、前后词等,将其输入模型。但现在多数情况下,可以直接选择句中每个字符的字嵌入或词嵌入向量,可以是事...
Bi-LSTM-CRF算法是目前比较流行的NER算法 BiLSTM和CRF可以看做NER模型中的两个不同层 算法原理 1.1数据解析 我们有一个句子集,包含三种实体:Person、Location、Organization,每种实体分为开始(Begin)和中间(intermediate)字,如下所示 B-Person(Person的第一个字) ...
根据它们的定义,可以很自然的将它们与BiLSTM-CRF中的Emission Score和Transition Score匹配:Emission Score是由BiLSTM生成的、对当前字符标注的概率分布;Transition Score是加入CRF约束条件的、字符标注之间的概率转移矩阵。从这个意义上讲,BiLSTM-CRF其实就是一个CRF模型,只不过用BiLSTM得到状态特征值s_t,用反向传播算...