序列标注是对输入序列中的每个标记进行标注标签的过程,常用于信息抽取任务,如分词、词性标注和命名实体识别。其中,命名实体识别是其中的一种任务。 条件随机场 序列标注需要考虑相邻Token之间的关联关系,而条件随机场是一种适合解决这种问题的概率图模型。文章详细介绍了条件随机场的定义和参数化形式,以及计算输出序列概率...
我的理解是softmax层的输出是相互独立的,即虽然BiLSTM学习到了上下文的信息,但是输出相互之间并没有影响,它只是在每一步挑选一个最大概率值的label输出,最后的标注是各个序列位置标注的拼接,这样只是获得的局部最优解而没有考虑到全局。因此,就会导致所获得的标注出现不合规则的情况(如B-person后再接一个B-person...
序列标注的建模,从简单到复杂,可以分为四个阶段(以NER为例子): 1.第一阶段:p(yi|xi) 我们将 单个字符/单词,被标注为 某个标签的概率定义为发射概率。比如,xi = "北",如果训练集中大部分"北"以"河北"的形式出现,并被标注为"河B-LOC北I-LOC",那么 概率p(yi="I-LOC"|xi="北")必然很大。在测试阶...
我的理解是softmax层的输出是相互独立的,即虽然BiLSTM学习到了上下文的信息,但是输出相互之间并没有影响,它只是在每一步挑选一个最大概率值的label输出,最后的标注是各个序列位置标注的拼接,这样只是获得的局部最优解而没有考虑到全局。因此,就会导致所获得的标注出现不合规则的情况(如B-person后再接一个B-person...
标签依赖性:CRF(条件随机场)能够建模标签之间的依赖关系,对于序列标注任务中的边界问题(如B-ORG和O标签的连接)有很好的处理能力。 准确性:结合BiLSTM和CRF通常能够在序列标注任务中获得较高的准确性。 缺点: 计算成本:BiLSTM的双向处理和CRF的全局优化使得模型在训练和推理时的计算成本较高。
序列标注模型 为了让机器达到这一目标，我们可以分以下几个步骤进行：词向量表示：用低维连续空间的向量表示单个词。我们可以用训练好的 word embedding，还可以把词拆成单个字母的形式，这是由于两个原因：一是很多的专名很少出现，并没有对应的 word embedding，二是首字母大写的词可能会帮助我们判别专名（形态信息...
E2ECRF,全称为End-to-End Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF,是一种基于BiLSTM-CNNs-CRF的端到端序列标注模型。这种模型可以充分利用BiLSTM和CRF的优点,在关注上下文信息的同时,使得输出序列符合一些基本依赖关系的约束。三、E2ECRF模型的应用命名实体识别(NER):NER是信息抽取、信息检索、机器翻译...
阿里算法老王[Python玩转NLP]:5.1-序列标注与CRF, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 二范数智能, 作者简介 二范数AI教育是一家新锐的AI+科创公司;团队来自阿里,在NLP、CV、推荐等领域有深厚的技术积累和多年教育经验。
一文读懂用于序列标注的条件随机场(CRF)模型,模型前的铺垫我们先引入一个假设,假设一个句子的产生只需要两步:第一步:基于语法产生一个合乎文法的词性序列第二步:对第一步产生的序列中的每个词性找到符合这个词性的一个词汇,从而产生一个词汇序列,便产生出了一个句子