今天要跟大家分享的是西湖大学张岳教授2018年发表在顶会ACL上的一篇中文实体识别论文Lattice LSTM。分享这个工作主要原因是:这个工作本身质量比较高,可以说是利用词汇增强中文NER的开篇之作,并且思路清晰,创新有理有据。 论文名称:《Chinese NER Using Lattice LSTM》 论文链接:arxiv.org/pdf/1805.0202 代码地址:https...
传统的基于字级别的NER往往会存在这个问题,Lattice LSTM基于这个考虑在NER的过程中引入了词表的知识,保证模型尽可能免受这个问题的干扰。下边我们来看看它是怎么做的吧。 2. Lattice LSTM的原理 2.1 直观感受Lattice LSTM原理 图2 Lattice LSTM Structure 可以看到,总体上Lattice LSTM也是基于字级别进行的,但是它同时...
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。
或直接回复:llstm直接获取 Proposed Model 基于Lattice-LSTM的思考,本文的设计应尽量保持句子的链式输入形式,同时保持Lattice-LSTM模型的两个优点。 首先本文提出了ExSoftWord,但是通过对ExSoftword的分析,发现ExSoftword方法不能完全继承Lattice-LSTM的两个优点。首先,它不能引入预先训练过的单词嵌入。其次,虽然它试图保...
医疗命名实体识别N-grams新词发现Lattice-LSTM在医疗命名实体识别中,由于存在大量医学专业术语和语料中语言不规范的原因,识别的准确率不高.为了识别未登录的医学术语和应对语言不规范问题,提出一种基于N-grams新词发现的Lattice-LSTM的多粒度命名实体识别模型.在医疗对话语料中使用N-grams算法提取新词并构造一个医疗相关的...
200500090基于 Lattice LSTM 的古汉语命名实体识别崔丹丹 刘秀磊 陈若愚 刘旭红 李臻 齐林北京信息科技大学计算机学院北京 100192( 13718230670@163. com )摘要 基于 《 四库全书 》 数据集 , 研究古汉语的命名实体识别技术 。 提出了基于 Lattice LSTM 模型的古汉语命名实体识别算 法, 该方法将字符序列信息和词序列...
paper: https://arxiv.org/pdf/1805.02023.pdf code:https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 前言 NER(命名实体识别)是信息抽取的一个基础任务,常用的做法是character-based和word-based,其中基于字符的方法是每个字符会输出一个实体标签,... 查看原文 Chinese NER Using Lattice LSTM-阅读总结 code:https://...
latticeLSTM的输入有两部分,一个是子词 wb,ew_{b,e...,底部的Bi-LSTM,用于为顶部的Bi-LSTM对应位置生成一个权重,从而使顶部Bi-LSTM对于输入句子中的不同字符,权重是不同的。 底部Bi-LSTM的输入是每个字符对应的特征向量,计算过程如下 [论文解读] IJCAI2019: CNN-Based Chinese NER with Lexicon Rethinking...
命名实体识别Lattice LSTM 论文使用了Lattice结构LSTM模型应用于命名实体识别,模型对一系列输入字符以及所有与词典匹配的潜在单词进行编码,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不存在分割错误。模型利用显式单词进行字符序列标记,不会出现分割错误。
这是一篇2018年发表于 ACL(自然语言处理顶会) 的论文,文中提出了一种基于格子(Lattice)结构的LSTM模型,用于优化中文的命名实体识别。具体方法结合了字序列和词序列两种方式(考虑可能出现的各种分词情况)。相对于基于"字序列”的方法,模型能兼顾词间关系;相对于”词序列“的方法,模型不受分词错误的影响。门控单元让...