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 正如你所发现的,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...
BiLSTM-CRF模型的输入是这些Embedding,输出是句子中所有字的预测标签。 1.3BiLSTM layer BiLSTM的输出是该字对应每一个类别的scores。 对于w0,BiLSTM节点的输出是1.5(B-Person), 0.9(I-Person), 0.1(B-Organization), 0.08(I-Organization) 以及0.05 (O)。
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 正如你所发现的,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为预测结果。...