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...
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&...
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。
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...
《Chinese NER Using Lattice LSTM》 2018 github.com/jiesutd/Latt 目录 背景 模型架构 小结 关键词:Lattice LSTM、NER、词汇增强 一、背景 对于中文的NER任务,它与英文存在显著的不同是中文NER通常基于char-level,而英文NER则直接基于word-level。那为什么中文不太使用word-level的NER模型呢?主要原因还是中文分词存...
支持批并行的LatticeLSTM 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) ...
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 ...
2.1 Lattice LSTM 3.主要思想 3.1 什么是span? 3.2 什么是flat lattice? 3.3 将 lattice 式的DAG 转为flat lattice时,如何保持原序列结构? 3.4 如何利用flat之后的信息? 4.源码阅读 4.1 可以参考我之前写的文章如何读源码? 4.2 如何跑通这份代码? 4.3 数据集 ...
Edit AddRemoveMark official jiesutd/LatticeLSTMofficial 1,803 LeeSureman/Batch_Parallel_LatticeLS… 129 Houlong66/lattice_lstm_with_pytorch 24 Tasks Edit AddRemove Datasets Introduced in the Paper: Resume NER Used in the Paper: Weibo NERMSRA CN NEROntoNotes 4.0 ...