CRF层写在loss中,这里比较难理解,我们可以对比之后pytorch的写法: crf_log_likelihood就是CRF层,这里的input就是lstm输出的发射概率,这里对输出的头和尾加上了一个类似<start>和<end>的标签,用来计算转移概率,这里可以看到转移概率矩阵的维度比label的数量多了一位,相当于行列分别加上了<start>和<end>(label+start...
CRF 另一个问题是出于它本质上是一个无向图,在建模时会涉及到给团(Clique 具体看无向图如何求概率的部分)做特征工程(建立特征函数 f ),且这个特征函数的定义直接影响最终 CRF 结果,这也体现 了为什么原文作者的 BI-LSTM 的输出作为 CRF 层输入这一想法意义之大!稍后会进一步展开。 CRF 模型公式表达为 : P(...
2.例子:用LSTM来进行词性标注 在这部分, 我们将会使用一个 LSTM 网络来进行词性标注。在这里我们不会用到维特比算法, 前向-后向算法或者任何类似的算法,而是将这部 分内容作为一个 (有挑战) 的练习留给读者, 希望读者在了解了这部分的内容后能够实现如何将维特比算法应用到 LSTM 网络中来。 该模型如下:输入的...
CRF层写在loss中,这里比较难理解,我们可以对比之后pytorch的写法: crf_log_likelihood就是CRF层,这里的input就是lstm输出的发射概率,这里对输出的头和尾加上了一个类似<start>和<end>的标签,用来计算转移概率,这里可以看到转移概率矩阵的维度比label的数量多了一位,相当于行列分别加上了<start>和<end>(label+start...
自然语言处理之LSTM+CRF序列标注 前言 序列标注是对输入序列中的每个标记进行标注标签的过程,常用于信息抽取任务,如分词、词性标注和命名实体识别。其中,命名实体识别是其中的一种任务。 条件随机场 序列标注需要考虑相邻Token之间的关联关系,而条件随机场是一种适合解决这种问题的概率图模型。文章详细介绍了条件随机场的...
序列标注是自然语言处理的基本任务,包括词性标注、中文分词、槽位识别等。 例如,在中文分词任务中,模型为每个字打上s/b/m/e等标签,分别表示单字成词、词语起始字、词语中间字、词语结尾字,将标签b/m/e结合起来就成了一个中文词,而s则单独分成一个中文词。 解决序列标注问题常用的方法有HMM、MEMM、CRF、LSTM...
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: ...
CRF 是一个序列化标注算法（sequence labeling algorithm），接收一个输入序列如X=(x1,x2,...,xn)...
bi-lstm-crf 基于Universal Transformer的分词模型见:https://github.com/GlassyWing/transformer-word-segmenter: 简介 不同于英文自然语言处理,中文自然语言处理,例如语义分析、文本分类、词语蕴含等任务都需要预先进行分词。要将中文进行分割,直观的方式是通过为语句中的每一个字进行标记,以确定这个字是位于一个词的...
LSTM:像RNN、LSTM、BILSTM这些模型,它们在序列建模上很强大,它们能够capture长远的上下文信息,此外还具备神经网络拟合非线性的能力,这些都是crf无法超越的地方,对于t时刻来说,输出层y_t受到隐层h_t(包含上下文信息)和输入层x_t(当前的输入)的影响,但是y_t和其他时刻的y_t`是相互独立的,感觉像是一种point wise...