在BERT出现以前,实体识别的SOTA模型是LSTM+CRF,模型本身很简单: 首先利用嵌入方法将句子中的每个token转化为向量再输入LSTM(或BiLSTM); 然后使用LSTM对输入的信息进行编码; 最后利用CRF对LSTM的输出结果进行序列标注。 LSTM+CRF 用在中文NER上,又可进一步分为两种:若token是词,那么模型就属于Word-based model;...
简介: Lattice LSTM模型是基于词汇增强方法的中文NER的开篇之作。在该模型中,使用了字符信息和所有词序列信息,具体地,当我们通过词汇信息(词典)匹配一个句子时,可以获得一个类似Lattice的结构。这种方式可以避免因分词错误导致实体识别错误,在中文NER任务上有显著效果。
(1)Lattice LSTM 名字来由 我们可以发现在上图左侧所示网络中,除主干部分基于字的LSTM外,还连接了许多「格子」,每个「格子」里各含有一个潜在的词,这些潜在词所含有的信息将会与主干LSTM中相应的Cell融合,看起来像一个「网格(Lattice)」。所以论文模型的名字就叫做...
paper: https://arxiv.org/pdf/1805.02023.pdf code:https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 前言 NER(命名实体识别)是信息抽取的一个基础任务,常用的做法是character-based和word-based,其中基于字符的方法是每个字符会输出一个实体标签,... 查看原文 Chinese NER Using Lattice LSTM-阅读总结 code:https://...
因此新加坡的研究者在 2018 年提出了一种 Lattice LSTM 的算法，可以利用词汇信息，也可以避免分词错误对模型的影响。1.前言 如上图所示，中文命名实体识别 NER 主要有 Character-based (基于字符) 方法和 Word-based (基于单词) 方法：基于单词的方法首先会利用分词模型对句子分词，然后把分好的单词序列传递到 NER...
新词发现Lattice-LSTM在医疗命名实体识别中,由于存在大量医学专业术语和语料中语言不规范的原因,识别的准确率不高.为了识别未登录的医学术语和应对语言不规范问题,提出一种基于N-grams新词发现的Lattice-LSTM的多粒度命名实体识别模型.在医疗对话语料中使用N-grams算法提取新词并构造一个医疗相关的词典,通过Lattice-LSTM...
命名实体识别Lattice LSTM 论文使用了Lattice结构LSTM模型应用于命名实体识别,模型对一系列输入字符以及所有与词典匹配的潜在单词进行编码,与基于字符的方法相比,我们的模型显式地利用了单词和单词序列信息。与基于词的方法相比,lattice LSTM不存在分割错误。模型利用显式单词进行字符序列标记,不会出现分割错误。
项目链接:https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM。 或直接回复:llstm直接获取 Proposed Model 基于Lattice-LSTM的思考,本文的设计应尽量保持句子的链式输入形式,同时保持Lattice-LSTM模型的两个优点。 首先本文提出了ExSoftWord,但是通过对ExSoftword的分析,发现ExSoftword方法不能完全继承Lattice-LSTM的两个优点。首先...
200500090基于 Lattice LSTM 的古汉语命名实体识别崔丹丹 刘秀磊 陈若愚 刘旭红 李臻 齐林北京信息科技大学计算机学院北京 100192( 13718230670@163. com )摘要 基于 《 四库全书 》 数据集 , 研究古汉语的命名实体识别技术 。 提出了基于 Lattice LSTM 模型的古汉语命名实体识别算 法, 该方法将字符序列信息和词序列...
2.3 Lattice LSTM 模型细节 2.3.1 LSTM 单元 2.3.2 红色Cell 2.3.3 信息融合 3. 实验 总结 参考资料 版权声明 写在前面 今天要跟大家分享的是西湖大学张岳教授2018年发表在顶会ACL上的一篇中文实体识别论文Lattice LSTM。分享这个工作主要原因是:这个工作本身质量比较高,可以说是利用词汇增强中文NER的开篇之作,并...