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...
传统的基于字级别的NER往往会存在这个问题,Lattice LSTM基于这个考虑在NER的过程中引入了词表的知识,保证模型尽可能免受这个问题的干扰。下边我们来看看它是怎么做的吧。 2. Lattice LSTM的原理 2.1 直观感受Lattice LSTM原理 图2 Lattice LSTM Structure 可以看到,总体上Lattice LSTM也是基于字级别进行的,但是它同时...
近日，来自新加坡科技设计大学的研究者在 arXiv 上发布了一篇论文，介绍了一种新型中文命名实体识别方法，该方法利用 Lattice LSTM，性能优于基于字符和词的方法。与基于字符的方法相比，该模型显性地利用词和词序信息；与基于词的方法相比，lattice LSTM 不会出现分词错误。这篇论文已被 ACL 2018 接收。作为信息抽取...
(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...
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。
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...
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。
本文研究了lattice-structured LSTM模型用来做中文的NER,在character-based的序列标注的模型上改进得到的,在character-based模型中的每个character cell vector通过词向量输入门的控制引入以当前字符结束的在词表中出现的所有词的word cell vector得到新的character cell vector,用新的character cell vector得到每个字符的hidde...
论文名称:《Chinese NER Using Lattice LSTM》 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1805.02023.pdf 代码地址:https:// github.com/jiesutd/LatticeLSTM 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,并且思路清晰,创新有理有据。
2.Chinese NER Using Lattice LSTM 官方代码(官方代码batch_size只能设置成1,这一点有点坑,只支持pytorch0.3.0和Python2.7,我在pytorch0.4.0上也没跑通,如有需要请看我修改后的代码版本python3.6 pytorch0.4.0) 这篇文章主要是对中文的NER做的工作,比较具有代表性。我们先来看一下中英文数据在标注上的区别 ...