不过作者在这里将LSTM-CNN与LSTM-CNN-CRF相比较,性能差别不是太大,也就1-2个百分点。我认为在OOV上的成绩可能更多要归功于LSTM-CNN而非CRF。 5、总结体会 单纯采用Bi-LSTM做序列标注相当于n个k分类问题(n为句子长度,k为标签数目),而加上CRF则相当于一个Kn分类问题,这是【1】中的总结,个人觉得很有道理。
CNN在Sequence Labeling中多数使用在英文里,它能更好的提取出单词中的形态信息,例如单词的前后缀;中文里,CNN也可以使用在句子里分词后的字层面,获取更多特征,有兴趣的朋友可以试试。 本期模型的实现来自于论文End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF 训练中使用的数据来自于CoNLL 2003 代码...
而作者不用手工特征,而是尝试用纯分布式表示(也就是词向量),配合LSTM+CNN+CRF的模型结构来做这个问题,在Penn Treebank WSJ的语料库上做词性标注和CoNLL 2003 数据集上做命名实体识别,并且取得了SOA的效果。这项试验的成功证明了分布式表示的强大,并且可以推广到更多的序列标注任务场景。 1. 背景知识介绍 1.1 NLP领...
BiLSTM上的CRF，用命名实体识别任务来解释CRF（1）BiLSTM上的CRF，用命名实体识别任务来解释CRF（2）Bi...
使用神经网络模型解决问题的思路通常是:前层网络学习输入的特征表示,网络的最后一层在特征基础上完成最终的任务。在SRL任务中,深层LSTM网络学习输入的特征表示,条件随机场(Conditional Random Filed, CRF)在特征的基础上完成序列标注,处于整个网络的末端。 序列标注任务只需要考虑输入和输出都是一个线性序列,并且由于我们...
CRF是全局范围内统计归一化的条件状态转移概率矩阵,再预测出一条指定的sample的每个token的label;LSTM(RNNs,不区分here)是依靠神经网络的超强非线性拟合能力,在训练时将samples通过复杂到让你窒息的高阶高纬度异度空间的非线性变换,学习出一个模型,然后再预测出一条指定的sample的每...
从表中可以看出:BLSTM-CNN明显比BLSTM结果好,表明了在序列标注任中,characterlevel representations是很重要的。 添加在BLSTM-CNN上添加CRF之后,比原来的模型表现更好,表明联合解码对结果能够有很大的提高。 3)Comparison with Previous Work 4)Word Embeddings ...
好了，那就把CRF接到LSTM上面，把LSTM在time_step上把每一个hidden_state的tensor输入给CRF，让LSTM...
RNNs的目的使用来处理序列数据。其在自然语言中贡献巨大,中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入,还依赖于其他步的输入或输出。在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM(Hidden Markov Model,隐马尔可夫模型)和CRF(Conditional...
LSTM-CNNs-CRF模型,论文《End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF》的复现 上传者:fufu_good时间:2020-06-04 基于深度学习的文本分类,实现基于CNN和RNN的文本分类.zip 人工智能-项目实践-深度学习 上传者:admin_maxin时间:2024-02-19 ...