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。简介 LatticeLSTM 出自于 ACL2018中的Chinese NER Usin
如上图所示,Lattice LSTM模型的主干部分是基于字的LSTM-CRF(Character-based LSTM+CRF): 若当前输入的字在词典中不存在任何以它结尾的词时:主干上Cell之间的传递就和正常的LSTM一样。也就是说,这个时候Lattice LSTM退化成了基本LSTM。 若当前输入的字在词典中存在...
1)一是设计一个和lattice结构兼容的模型,比如lattice LSTM 1 和LR-CNN2 ,在Lattice LSTM中,引入了一个额外的word cell来对潜在的词进行编码,并且使用注意力机制对每个位置上数量可变的节点进行融合,像图1(b)一样。LR-CNN使用CNN来编码不同窗口大小的潜在的词。然而,RNN和CNN都难以处理长距离依赖,NER中的长距...
Chinese NER Using Lattice LSTM Lattice LSTM for Chinese NER. Character based LSTM with Lattice embeddings as input. Models and results can be found at our ACL 2018 paper Chinese NER Using Lattice LSTM. It achieves 93.18% F1-value on MSRA dataset, which is the state-of-the-art result on ...
Chinese NER Using Lattice LSTM 论文解读 2020.3.19日,本人觉得学习的一些东西后,写点东西可以帮助我进行记忆,同时也为了后续复习使 用,以后每周至少分享一篇论文。 背景 传统的lstm网络可以用来实现ner,论文同时指出基于字(charactor)好于基于词(word)的词向量。但是词向量可以充分考虑上下文之间的关系,也就是说字的...
LatticeLSTM 出自于 ACL2018中的Chinese NER Using Lattice LSTM。论文地址: https://arxiv.org/abs/1805.02023有多个版本的代码: 官方版:https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 其他人复现版:https://github.com/LeeSureman/Batch_Parallel_LatticeLSTMLSTM-CRF模型在英文命名实体识别任务中具有显著效果,在中文...
【学习笔记】中文NER词汇增强方法总结 (从Lattice LSTM到FLAT) 1.对于中文NER,什么是「词汇增强」?虽然基于字符的NER系统通常好于基于词汇(经过分词)的方法,但基于字符的NER没有利用词汇信息,而词汇边界对于实体边界通常起着至关重要的作用。如何在基于...? 近年来,基于词汇增强的中文NER主要分为2条主线:DynamicArc...
paper title:《Chinese NER Using Lattice LSTM》 摘要 对于中文命名实体识别,我们研究了一种lattice结构的lstm模型(lattice-structured LSTM),这个模型能够对输入的字符序列以及序列中能够与字典相匹配的隐藏的词信息一同编码。 相比于基于字粒度的方法,lattice的能够更好的利用字以及字序列的信息。相比于词粒度的方法,...
实体识别使用GCN+soft-Lexicon 1.lattice-lstm只能用在RNN中,而soft-Lexicon只是词的embedding有改动啊,后面可以接入各种模型2.lattice-lstm 里面可以看出做各种attention的输入 3.Lexicon 还考虑了就是字在词中的作用,而lattice-lstm只考虑了词的开头和结尾 4.lattice中词的头部输入是整个字当时的 ...
We investigate a lattice-structured LSTM model for Chinese NER, which encodes a sequence of input characters as well as all potential words that match a lexicon. Compared with character-based methods, our model explicitly leverages word and word sequence information. Compared with word-based methods...