在IDCNN中,是没有池化操作的,并且没有步长参数,默认是1,增加了膨胀系数参数,这个可以在后面论文代码复现中可以看到。 IDCNN-CRF在NER中的使用 之所以称为IDCNN,主要是还是源于:Iterated Dilated Convolutions。我们知道对NER来讲,整个输入句子中每个字都有可能对当前位置的标注产生影响,即所谓的长距离依赖问题,BiLSTM...
在实际的工程实现中,如果比较强调计算效率的话可以考虑IDCNN进行NER任务。当然上面模型的实现可能不够晚上,也欢迎在github上给我提issue哦。 Reference [1]https://github.com/Htring/IDCNN-CRF_NER_PL: [2]https://github.com/luopeixiang/named_entity_recognition:...
专业学位硕士学位论文新疆大学论文题目(中文):于基于BERT-IDCNN-CRF的中文命名实体识别研究论文题目(英文):ResearchonChinesenamedentityrecognitionbasedonBERT-IDCNN-CRF研究生姓名:孔祥鹏专业学位类别:专业型硕士研究领域或方向:软件工程导师姓名及职称:吾守尔
IDCNN对输入句子的每一个字生成一个logits,这里就和biLSTM模型输出logits之后完全一样,放入CRF Layer,用Viterbi算法解码出标注结果。 在biLSTM或者IDCNN这样的深度网络模型后面接上CRF层是一个序列标注很常见的方法。biLSTM或者IDCNN计算出的是每个词分类的概率,而CRF层引入序列的转移概率,最终计算出loss反馈回网络。网...
基于BERT_IDCNN_CRF的军事领域命名实体识别研究
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目的:基于膨胀卷积+条件随机场(IDCNN+CRF)和注意力机制进行电子病历的实体识别,观察识别效果及模型的稳定性。 方法:电子病历实体识别的实体抽取环节采用IDCNN+CRF架构,实体对齐环节采用Seq2Seq+注意力机制的翻译框架。与其他算法模型比较,观...
针对医疗领域命名实体识别中实体生僻复杂,实体长度较长的问题,提出一种基于BERT-IDCNN-CRF的医疗命名实体识别模型.首先采用BERT预训练模型得到字向量;然后通过IDCNN对生成的字向量进行全局和局部的特征提取,生成所有可能的标签序列;最终通过条件随机场CRF预测得到实体标签.实验结果表明,提出的模型在解决远距离依赖问题的同时...
BERT-BiLSTM-IDCNN-CRF的Keras版实现 学习用,仍然存在很多问题。 BERT配置 首先需要下载Pre-trained的BERT模型 本文用的是Google开源的中文BERT模型: https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 安装BERT-as-service ...
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