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 …
基线模型 Bert-Bilstm-CRF 来看下基准模型的实现，输⼊是wordPiece tokenizer得到的tokenid，进⼊Bert预训练模型抽取丰富的⽂本特征得到batch_size * max_seq_len * emb_size的输出向量，输出向量过Bi-LSTM从中提取实体识别所需的特征，得到batch_size * max_seq_len * (2*hidden_size)的向量，最终进⼊...
在BERT输出的上下文表示向量基础上,BiLSTM网络进一步提取特征。 CRF解码器:条件随机场(CRF)是一种用于序列标注的模型,能够考虑标签之间的依赖关系。在BiLSTM输出的特征基础上,CRF解码器为每个位置预测最可能的标签序列。二、代码实现以下是一个基于PyTorch的Bert-BiLSTM-CRF基线模型的简单实现:首先,确保你已经安装了必要...
pytorch官方BiLSTM_CRF教程:pytorch.org/tutorials/b # 导入相应的包 import torch import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 设置随机种子 torch.manual_seed(1) # 返回vec中每一行最大的那个元素的下标 def argmax(vec): _, idx = torch.max(vec, 1) re...
Bert-BiLSTM-CRF模型是一个深度学习模型,由BERT、BiLSTM和CRF三个部分组成。BERT是一种预训练语言模型,能够理解和生成自然语言文本;BiLSTM是一种循环神经网络,能够处理序列数据;CRF是一种条件随机场,能够识别序列中的结构模式。下面我们将详细解析这个模型的结构和原理。首先,让我们来看一下BERT。BERT是一种预训练语...
BiLSTM+CRF 采用最大似然法训练，对应的损失函数如下：其中 score(x,y) 比较容易计算，而 Z(x) 是所有标签序列 (y) 打分的指数之和，如果序列的长度是 l，标签个数是 k，则序列的数量为 (k^l)。无法直接计算，因此要用前向算法进行计算。用目前主流的深度学习框架，对 loss 进行求导和梯度下降，即可优化...
一. BILSTM + CRF介绍 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 1.介绍 基于神经网络的方法,在命名实体识别任务中非常流行和普遍。 如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么,你只需要记住他们分别是命名实体识别模型中的两个层。 1.1开始之前 我们假设我们的数据集中有两类实体——人名和地名,与之相对应在我们的训...
[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 作者的github资源: https://github.com/eastmountyxz/AI-Security-Paper https://github.com/eastmountyxz/When-AI-meet-Security 一.ATT&CK数据采集 了解威胁情报的同学,应该都熟悉Mitre的ATT&CK网站,本文将采集该网站APT组织的攻击...
序列标注问题涵盖了自然语言处理中的很多任务, 包括语音识别, 中文分词, 机器翻译, 命名实体识别等, 而常见的序列标注模型包括HMM, CRF, RNN, LSTM, GRU等模型。 其中在命名实体识别技术上, 目前主流的技术是通过BiLSTM+CRF模型进行序列标注。 2 BiLSTM-CRF模型介绍 2.1 数据标签及模型架构 2.1.1 数据标签 B-...
【NLP】命名实体识别NER——CRF方法详解 命名实体标注 对于给定的长度为 m 的序列 X,假设标注的结果为 [ y1, … , ym ] ,yi=PER/LOC/ORG/O,则命名实体标注问题可以表示在已知序列 X 的条件下,找出使得 [ y1, … , ym ] 的概率 P ( y1, … , ym ) 最大的序列 [ Y1, … , Ym ] 。