论文名称:《Chinese NER Using Lattice LSTM》 论文链接:arxiv.org/pdf/1805.0202 代码地址:https:// github.com/jiesutd/Latt 本篇文章主要内容将围绕下图中的两点展开: 本文首发于:公众号:AI算法小喵 一文详解中文实体识别模型 Lattice LSTMmp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTY3ODQ1NQ==&mid=2247490018&...
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...
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。 模型结构 LSTM结构 LSTM是RNN的一个变体,能够有效解决梯...
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 显...
代码地址(Pytorch):https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM Abstract 我们研究了一个格结构的LSTM模型,该模型对一系列输入字符以及与一个词典匹配的所有潜在单词进行编码。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不存在切分错误。门控循环细胞允许我们的模型...
图1:虽然lattice LSTM能够动态调整lattice结构,但FLAT仅需要利用跨距位置编码。 在1(c)中,紫色,紫橘色,橘色分别表示tokens,heads和tails。 有两种方法可以利用lattice。 (1)一种方法是设计一种与lattice输入兼容的模型,例如lattice LSTM(Zhang and Yang,2018)和LR-CNN(Gui et al。,2019a)。在lattice LSTM中,如...
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,...
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 ...
(1) 一行是设计与lattice输入兼容的模型,如Lattice-LSTM(Zhang和Yang,2018)和LR-CNN(Gui等人,2019a)。在lattice LSTM中,使用额外的字单元对潜在字进行编码,并使用注意机制在每个位置融合可变数量的节点,如图1(b)所示。LR-CNN使用CNN对不同窗口大小的潜在单词进行编码。然而,RNN和CNN很难对长距离依赖性进行建模(...
原论文:https://arxiv.org/abs/1805.02023 在batch=10时,计算速度已明显超过原版代码。 在main.py中添加三个embedding的文件路径以及对应数据集的路径即可运行(原文中用的embedding文件下载路径请见https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM) 此代码集合已加入fastNLP运行环境:...