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。
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...
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...
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 lattice 识别的候选序列。lattice本质上是一个有向...
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...
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。
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 ...
「自然语言处理(NLP)论文解读」中文命名实体识别(Lattice-LSTM模型优化) ,考虑到实际生产应用,本文主要针对Lattice-LSTM模型的弊端(复杂的模型结构和计算效率低),提出了一种简洁而有效的方法,即将字符符号信息合并到字符向量表示中。 这样,我们的方法可以避免引入复杂的序列建模体系结构来对词汇信息进行建模。相反,它只需...
本文的源代码可以从https://github.com/thunlp/TLNN获得。 1.介绍 事件检测(Event...句子之间才有分隔符)的语言时,会出现两个问题 (1)基于单词的模型存在严重的word-trigger不匹配问题,限制了模型的性能; (2)一词多义现象的存在会影响到trigger分类的性能。 所以本文 《Chinese NER Using Lattice LSTM》思维导...
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...