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。 GRU 内部结...
CRF分词原理 1. CRF把分词当做字的词位分类问题,通常定义字的词位信息如下: 词首,常用B表示; 词中,常用M表示; 词尾,常用E表示; 单子词,常用S表示; 2. CRF分词的过程就是对词位标注后,将B和E之间的字,以及S单字构成分词; 3. CRF分词实例: 原始例句:我爱北京天安门 CRF标注后:我/S 爱/S 北/B 京/...
1) CRF把分词当做字的词位分类问题,通常定义字的词位信息如下: 词首,常用B表示 词中,常用M表示 词尾,常用E表示 单子词,常用S表示 2)CRF分词的过程就是对词位标注后,将B和E之间的字,以及S单字构成分词 3)CRF分词实例: 原始例句:我爱北京天安门 CRF标注后:我/S 爱/S 北/B 京/E 天/B 安/M 门/E ...
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CRF分词 对于一个句子的分词问题我们在前面的系列博文中已经阐述,输入的句子SS相当于序列XX,输出的标签序列L相当于序列YY,我们要训练一个模型,使得在给定SS的前提下,找到其最优对应的LL。 训练该模型的关键点就是特征函数FF的选取以及每个特征函数权重WW的确定,而对于每个特征函数而言,其输入有如下四个要素: ...
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一、CRF分词技术概述 1.1 CRF分词技术的定义和原理 条件随机场(Conditional Random Field, CRF)是一种统计建模方法,在自然语言处理领域,尤其是分词技术中扮演着重要角色。CRF作为一种序列标注模型,它在处理序列数据时,如文本中的词汇序列,能够有效地捕捉上下文之间的依赖关系,从而实现更精准的分词效果。CRF分词技术的核...
一、CRF分词方法简介 条件随机场（CRF）是一种统计模型，用于标注序列化数据。在分词任务中，CRF能够识别最可能的词序列，从而提高分词准确率。相比于基于规则和基于词典的分词方法，CRF分词方法具有更好的泛化能力，能够处理复杂和未知的词汇。二、HanLP中的CRF分词方法详解 HanLP是一个高效、易用的自然语言处理框架...
CRF:分词、人名识别应用 以前介绍过HMM用于词汇切分,这里介绍条件随机场(CRF)这个更合适的模型。CRF是给定随机变量X 的情况下,随机变量Y 的马尔科夫随机场。CRF是一种判别式模型,而线性链CRF可以用来进行序列标注。 在条件概率模型P( Y X )中,Y 是输出变量,表示标记序列,X 是输入变量,表示需要进行标注的观测...
CRF分词原理 (1)CRF把分词当做字的词位分类问题,通常定义字的词位信息如下: l词首,常用B表示 l词中,常用M表示 l词尾,常用E表示 l单子词,常用S表示 按是否在该位置断词,字的词位信息也可以简单划分为两类: l断字,常用I表示,说明此字之后应该跟词分界符,即此字是词的最后一个字。