Bi-LSTM +CRF是在原来的Bi-LSTM+最大熵的基础上优化过来的,它最大的思想就是在Bi-LSTM的上面挂了一层条件随机场模型作为模型的解码层,在条件随机场模型里面考虑预测结果之间的合理性。 经典模型: Bi-LSTM+CRF 模型的实现 模型:CRF的转移矩阵A由神经网络的CRF层近似得到,而P矩阵 也就是发射矩阵由Bi-LSTM近似得到。
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...
return crf_output 在上述代码中,我们首先定义了一个NERModel类,它继承自nn.Module。在初始化函数中,我们设置了词嵌入维度、隐藏层维度、词嵌入层、LSTM层和全连接层。在forward函数中,我们首先使用词嵌入层将输入的单词转换为嵌入向量,然后将嵌入向量传递给LSTM层。LSTM层的输出被展平并传递给全连接层,生成特征向量。
3. CRF模型条件随机场(CRF)是一种无监督的机器学习模型,常用于序列标注任务。它可以根据给定的上下文信息预测下一个标签,并将所有标签视为一个整体进行优化。将BERT、Bi-LSTM和CRF结合使用可以充分发挥各自的优势。BERT提供强大的上下文表示能力,Bi-LSTM处理序列数据,而CRF则进行标签预测。下面我们将详细介绍如何将这...
LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现 在快速发展的自然语言处理领域,Transformers 已经成为主导模型,在广泛的序列建模任务中表现出卓越的性能,包括词性标记、命名实体识别和分块。在Transformers之前,条件随机场(CRFs)是序列建模的首选工具,特别是线性链CRFs,它将序列建模为有向图,而CRFs更普遍地可以用于任意图。
一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等。下面使用pad_sequences对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度...
基于Bi-LSTM与CRF实现中文命名实体识别任务,本数据集共包含约2.7万中文文本,其中包括约2.08万训练集,0.23万验证集和0.46万测试集。数据集分别命名为example.train,example.dev,exam
BERT能够捕捉到文本中的双向上下文信息,这对于命名实体识别等任务非常重要。 LSTM(Long Short-Term Memory): LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够处理序列数据中的长期依赖问题。 在命名实体识别任务中,LSTM可以进一步捕捉序列中的上下文信息,增强模型的识别能力。 CRF(Conditional Random Fields): CRF是一种有监...
也被广泛应用起来了,命名实体识别这样的序列标注任务自然也是不例外的,早就有了基于LSTM+CRF的深度学习实体识别的相关研究了,只不过与我之前的方向不一致,所以一直没有化太多的时间去关注过它,最近正好在学习NER,在之前的相关文章中已经基于机器学习的方法实践了简单的命名实体识别了,这里以深度学习模型为基础来实现...
class LSTM_Model(nn.Layer): def __init__(self,vocab_num, emb_size, hidden_size, num_layers, num_labels, dropout): super(LSTM_Model, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_num, emb_size) self.lstm = nn.LSTM(emb_size, hidden_size, num_layers=num_layers, direction...