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...
在组装过程中需要考虑输入序列可能存在Padding的情况,因此除发射矩阵和标签外,加入了 seq_length 参数传入序列Padding前的长度,并实现了生成mask矩阵的 sequence_mask 方法。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...
【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...
实际上 CRF 就是序列版本的逻辑回归( logistic regression )。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。
linear-CRF的前向计算 这个同样长度的所有序列,数量是非常巨大的, 确切地说,应该是O(|T|^n)的量级,|T|是状态集的大小,n是序列长度。 如果每一个序列都要计算一次分数,那稍长一点的序列计算时间都会长到无法接受。 此时,根据linear-CRF图结构的特性,可以采用动态规划的方式,减少重复计算量,降低时间复杂度。
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...
标注序列 y 的最优解 满足如下条件：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...
标注序列 y 的最优解 满足如下条件: 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...
标注序列 y 的最优解 满足如下条件: 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...
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...