最后使用 nn.Cell 进行封装,实现完整的CRF层。 总结 主要介绍使用MindSpore实现序列标注任务的条件随机场(CRF)模型。从公式推导到具体代码实现,详细介绍了CRF层的前向训练部分、动态规划求解Normalizer、Viterbi算法寻找最优路径等关键步骤。最后构建了一个BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别任务的训练和预测,并展示了训练及...
正如逻辑回归是分类问题的对数线性模型, CRF 是序列标注问题的对数线性模型。 CRF VS HMM CRF 更加强大 :CRF 可以为任何HMM 能够建模的事物建模,甚至更多。 CRF 可以定义更加广泛的特征集。而 HMM 在本质上必然是局部的,而CRF 就可以使用更加全局的特征。 CRF 可以有任意权重值,HMM 的概率值必须满足特定的约束。
直接使用LSTM进行序列标注时只考虑了输入序列的信息,即单词信息,没有考虑输出信息,即标签信息,这样无法对标签信息进行建模,所以在LSTM的基础上引入一个标签转移矩阵对标签间的转移关系进行建模。这一点和传统CRF很像,CRF中存在两类特征函数,一类是针对观测序列与状态的对应关系,一类是针对状态间关系。在LSTM+CRF模型中...
【摘要】 LSTM+CRF序列标注 概述序列标注指给定输入序列,给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取,包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。以命名实体识别为例:输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI...
该论文基于双向的LSTM与CRF(条件随机场)的结合,提出了一种序列标注模型Bi-LSTM-CRF。该模型在多项的序列标注任务中取得了SOA的成绩。即使如今Bert满天下的时代,在序列标注类任务中,该模型仍然存在使用的空间,并且由于双向LSTM的处理,使得对于序列标注时特征工程,词向量的依赖大大降低,模型的鲁棒性较高。以下将分三...
CRF 对于序列标注问题,通常会在LSTM的输出后接一个CRF层:将LSTM的输出通过线性变换得到维度为[batch_size, max_seq_len, num_tags]的张量,这个张量再作为一元势函数(Unary Potentials)输入到CRF层。 # 将两个LSTM的输出合并output_fw, output_bw = outputs ...
可以用 Viterbi 算法（动态规划）求解最优的标注序列。Bi-LSTM 结合 CRF 传统的 CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式，前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了 word embedding 方法之后，词向量形式的 word 表示一般效果比 one-hot 表示的特征要好。在本应用中，CRF 模型能量函数中...
1、LSTM-CRF模型 我们用一个例子来讲解,加入识别序列的label是:I-Organization 、I-Person 、O、B-Organization 、I-Person,这里推荐一个博客,原理讲的很详细。 图中输入是word embedding,使用双向lstm进行encode,对于lstm的hidden层,接入一个大小为[hidden_dim,num_label]的一个全连接层就可以得到每一个step对应...
NLP-Beginner 任务四:基于LSTM+CRF的序列标注+pytorch 传送门 一. 介绍 1.1 任务简介 1.2 数据集 1.3 原数据解释 二. 特征提取——Word embedding(词嵌入) 三. 神经网络(LSTM+CRF) 3.1 LSTM层 3.2 CRF层(条件随机场Conditional Random Field) 3.2.1 转移矩阵T r a n TranTran ...