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...
2.1 Lattice LSTM 这个工作我目前尚不是很清楚。 3.主要思想 文章的contribution就只有一个: 使用一种位置编码方式能够还原出 flat lattice 的信息,从而能够可以更好的得到训练效果。 3.1 什么是span? 上面图中的每个绿色框框就是一个span。例如:重,...
与lattice LSTM相比,注意机制有两个优点: 所有字符都可以直接与它的自匹配词进行交互。 远程依赖关系可以完全建模。这点根本上是缘由于Transformer的attention机制,注意力的机制能够让远距离的文本不再变得遥远。 FLAT的计算效率 图5:推理速度效果 不难看出,推理速度方面,FLAT完胜了之前的 LatticeLSTM方式,大概提升有8...
今天开门见山先给出真实场景7类NER复现结论,FLAT+Bert能够实现SOTA,具体结果如下表: 备注: (1)上述模型中BERT模型为哈工大的Bert_wwm,预测时直接过一个全连接到标签数目在softmax到标签概率即可,其实也对比了BERT+lstm+CRF的效果,发现几乎和直接使用softmax的效果一致,因此就不贴出来了。关于这一点可以参考苏神的...
0.015 Hyperpara lr_decay: 0.05 Hyperpara HP_clip: 5.0 Hyperpara momentum: 0 Hyperpara hidden_dim: 200 Hyperpara dropout: 0.5 Hyperpara lstm_layer: 1 Hyperpara bilstm: True Hyperpara GPU: True Hyperpara use_gaz: True Hyperpara fix gaz emb: False Hyperpara use_char: False DATA SUMMARY ...
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。