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 …
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...
实际上,转移矩阵是BiLSTM-CRF模型的一个参数。在训练模型之前,你可以随机初始化转移矩阵的分数。这些分数将随着训练的迭代过程被更新,换句话说,CRF层可以自己学到这些约束条件。 CRF损失函数 CRF损失函数由两部分组成,真实路径的分数 和 所有路径的总分数。真实路径的分数应该是所有路径中分数最高的。 例如,数据集中...
BILSTM-CRF模型是一种经典的用于NER任务的深度学习模型,其结合了双向长短期记忆网络(BILSTM)和条件随机场(CRF),旨在克服传统机器学习方法在NER中的局限性。 首先,让我们了解一下BILSTM模型和CRF模型的原理: BILSTM(双向长短期记忆网络)模型是一种循环神经网络(RNN)的变体,它能够有效地捕捉文本中的上下文信息。BIL...
BiLSTM-CRF模型的训练过程一般包括两个步骤:前向过程和反向过程。在前向过程中,输入序列经过BiLSTM层,得到每个位置的标签分数向量;然后,在CRF层中,使用动态规划算法计算整个句子的最优标签序列及其概率。在反向过程中,通过计算损失函数(如负对数似然)对模型参数进行反向传播更新,使得模型能够学习到更准确的参数。 BiL...
BERT-BiLSTM-CRF模型是一种用于自然语言处理任务的序列标注模型。它结合了BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),BiLSTM(双向长短期记忆网络)和CRF(条件随机场)三个组件。 BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,能够提取文本的上下文表示。它通过在大规模语料库上进行无监督预训练,学习到了丰...
2. 基于字的 BiLSTM-CRF 模型 2.1 BiLSTM详解 使用基于字的 BiLSTM-CRF,主要参考的是文献 [4][5]。使用 Bakeoff-3 评测中所采用的的BIO 标注集,即 B-PER、I-PER 代表人名首字、人名非首字,B-LOC、I-LOC 代表地名首字、地名非首字,B-ORG、I-ORG 代表组织机构名首字、组织机构名非首字,O 代表该...
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。
BiLSTM-CRF模型会一直更新内部参数(发射概率和转移概率),来使得真实路径的占比增大 真实路径得分的计算 CRF的损失函数关乎真实路径得分和所有路径得分,真实路径得分的占比随着训练逐渐增大 对于真实路径的得分esi,由于e是自然对数,所以只要计算si即可 如果START B-Person I-Person O B-Organization O END 是真实路径...
BILSTM-CRF模型是将双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BILSTM)和条件随机场模型(Conditional Random Field,CRF)结合起来的一种模型,主要应用于序列标注任务中,如命名实体识别、词性标注、语义分析等。该模型是在BILSTM模型的基础上,增加了CRF层来提高模型的性能。 BILSTM-CRF模型的输入是一段...