2. 对于CRF模型来说,使用 {字符,词性,词边界,实体列表} 这一组合模板的效果在CRF模型系列中表现最好(各个单一模板以及其他组合模板的结果未列出)。 3. 对于BiLSTM-CRF模型来说,这里在每一层的处理都是比较简单的,还有可以提高的空间。例如字向量embedding的初始化方式,这里只是用了最简单的随机初始化,然而由于语...
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。 尽管不需要了解BiLSTM的实现细节,但为了更好的理解CRF层,我们还是需要知道一下BiLSTM的输出到底是什么意思。 如上图所示,BiLSTM层的输入是将单个词w0通过onehot编码,词嵌入之后的k维稠密向量,BiLSTM层的输出表示该单词对应各个类别的分数,如W0,...
1 LSTM模型; 2 CRF标记模型; 3 BiLSTM+CRF参数化及训练; 4 模型实现; 讲师介绍 NLP陈博士 曾任浪潮集团数据科学家、国家电网AI行业应用方向团队负责人。参与过一国家863项目,曾主持一山东省自主创新及成果转化专项,发明专利十余项,专业论文十余篇。对机器学习、NLP相关技术的原理推导,以及深度学习在能源、通信...
基于知识图谱的问答中问句侯选主实体筛选步骤繁琐,且现有多数模型忽略了问句与关系的细粒度相关性。针对该问题,构建基于 BILSTM-CRF的细粒度知识图谱问答模型,其中包括实体识别和关系预测2个部分。在实体识别部分,利用 BILSTM-CRE模型提高准确性,并将N-Gram算法与 Leve
本公开的基于BiLSTM‑CRF模型的车辆变道意图预测方法,遍历车辆的历史交通数据得到车辆变道意图的历史信息;对车辆变道意图的历史信息进行预处理,提取车辆变道意图特征;根据诱导性规则将车辆变道意图特征组成车辆变道意图特征序列;对车辆变道意图特征序列进行标注得到车辆变道意图特征的标签;对标签进行模糊化处理后,将车辆变道...
分类号: TP391.1 论文编号 :2018023160密级:公开贵 州大学 2021 届硕士士研究生学位论文基于 BERT-BiLSTM-CRF 知识抽取模型的 民族药知识图谱构建学科专业 研究方向 导 师研 究 生电 子科学与技术 知识抽取、知识图谱 贺松 副教授关 B 光 敏中 国■贵州■ 贵阳 2021 年 06 月 阅读了该文档的用户还阅读了...
本文模型是BERT (with dict )‐BiLSTM‐Att‐CRF ,进一步添加了实体嵌入功能,为模型提供了网络安全实体的词级特征边界信息。3.3 模型设置 模型的标准是在BiLSTM 层设置隐层大小为128, Batch Size 为32,学习率为0.001,训练40个Epoch 。本文模型的特征BiLSTM 大小设置为32,注意力头为8。3.4 实验分析 表7列出了...
1.本发明属于自动驾驶意图预测技术领域,特别涉及一种基于bilstm-crf 模型的车辆变道意图预测的方法。 背景技术: 2.自动驾驶正处于高速发展阶段,不仅在学术研究领域连续取得重大突破,越来越多的实际产品也在逐步投入使用,例如特斯拉无人车,百度自动驾驶出租车等。随着商业化模式的提速,自动驾驶正逐渐进入人们的生活。
针对网络安全领域的图谱构建任务,基于BiLSTM-CRF模型引入了外部网络安全词典来加强网络安全文本的特征,并结合多头注意力机制提取多层特征,最终在网络安全数据集取得了更优异的结果.利用企业内部的日常网络运维数据,设计并构建了一个面向企业网络安全运维管理的知识图谱,为后续进一步研究基于图谱的企业网络安全智能决策等应用奠...
1.一种基于bert+bilstm+crf与xgboost模型的多意图识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:通过得到用户的交互文本或者语音信息,构建数据集;步骤2:对所述数据集进行预处理,得到标准格式数据;步骤3:通过bert+bilstm+crf模型将所述标准格式数据转换为特征句向量;步骤4:通过xgboost模型训练相应的特征句向量模型来进行...