本文在神经网络模型基础上,提出基于特征模板的CNN-BiLSTM-CRF网络安全实体识别算法。首先构建人工特征模板,提取局部上下文特征。再利用CNN提取字符特征,与局部上下文特征结合,传入BiLSTM模型提取语义特征。最后利用CRF对安全实体进行标注。结果...
至此,我们已经大致了解BiLSTM-CRF的原理。对于分词任务,当前词的标签基本上只与前几个和和几个词有关联。BiLSTM在学习较长句子时,可能因为模型容量问题丢弃一些重要信息,因此我在模型中加了一个CNN层,用于提取当前词的局部特征。CNN用于文本分类的模型如下。 图7 CNN用于文本分类 设句子输入维度为(120,100),经过...
此外,还可以尝试文献[5][7][8]的思路,将low-level的特征经过一个RNN或CNN,进而通过“组合”的方式来得到字级别的embedding(英文是用字母构造单词,中文是用偏旁部首构造汉字),将其与随机初始化的字向量拼接在一起。 另外要提的一点是BiLSTM-CRF在这应该是过拟合了,迭代轮数(120轮)给大了,测试集指标在大约60...
BiLSTM在学习较长句子时,可能因为模型容量问题丢弃一些重要信息,因此我在模型中加了一个CNN层,用于提取当前词的局部特征。CNN用于文本分类的模型如下。 图7 CNN用于文本分类 设句子输入维度为(120,100),经过等长卷积后得到T2(120,50),其中50为卷积核个数。对于当前词对应的50维向量中,包含了其局部上下文信息。我...
我们在 bilstm_cnn_crf.py中,将 is_train设为1(训练),将 nb_epoch设为10。 (网络的一些参数可以自行定位到程序中修改,如batch_size、nb_epoch、optimizer等) python bisltm_cnn_crf.py // 如不出错,如下图,则训练初步成功 训练时间跟语料多少、迭代次数有关。
刚又翻看了这两篇文章，两篇文章都用的CNN-BiLSTM-CRF的结构 ACL2016年的这篇文章《Named Entity ...
CNNBiLSTM舆论观点抽取K-MEANS在互联网+环境下,将舆情监控应用到企业决策中是一个趋势.本文提出一种与企业需求契合度高且能更充分地提取情感特征的模型.将社交平台和互联网营销平台评论信息进行预处理,并使用Word2vec技术获取文本的词向量表示,通过CNN提取特征,BiLSTM提取上下文语义特征,再加入条件随机场模型对标签序列...
前文讲解LSTM恶意请求识别。这篇文章将详细结合如何利用keras和tensorflow构建基于注意力机制的CNN-BiLSTM-ATT-CRF模型,并实现中文实体识别研究,同时对注意力机制构建常见错误进行探讨。基础性文章,希望对您有帮助,如果存在错误或不足之处,还请海涵。且看且珍惜!
rnn_cnn_merge = merge([bilstm_d, dense_conv], mode='concat', concat_axis=2) dense = TimeDistributed(Dense(class_label_count))(rnn_cnn_merge) crf = CRF(class_label_count, sparse_target=False) crf_output = crf(dense) model = Model(input=[word_input], output=[crf_output]) ...
In the following repository you can find an BiLSTM-CRF implementation used for Sequence Tagging, e.g. POS-tagging, Chunking, or Named Entity Recognition. The implementation is based on Keras 1.x and can be run with Theano (0.9.0) or Tensorflow (0.12.1) as backend. ...