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。
上期使用LSTM做短文本分类效果不如CNN,或许有朋友会问什么场景下LSTM能体现出序列性的优势,本期使用双向LSTM-CNNs-CRF实现Sequence Labeling。 CRF-条件随机场 Conditional Random Fields,简称CRF 给定一组输入序列的条件下输出另一组序列的条件概率分布,判别式模型。 CRF优点:着眼于局部最优解,在已给出z的条件下计...
通过添加CRF进行联合解码,我们的模型在那些既没有出现在训练集中也没有出现在词嵌入表中的词的数据集上表现出更好的效果。 Related Work Conclusion 本文提出了基于LSTM-CNNs-CRF的模型来处理序列标注问题,虽然LSTM、CNN、CRF已经是很成熟的模型,但是作者合理的将三者组合,形成了不需要大量的特定任务知识、特征工程以...
论文学习-End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
用双向LSTM+CNN+CRF来端到端地解决序列标注问题,这个可以说是机器学习玩家的理想了吧,毕竟做特征是大家都头疼的事儿。如果有一个模型架构可以端到端的解决序列标注问题,这不但可以减少背景知识的学习,还能去掉数据处理的繁琐过程,这个方案可以说是非常优雅了。
End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF 使用LSTM方法进行序列标注,完成大规模标注问题 参考此文: 论文笔记:[ACL2016]End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF 论文下载链接: http://www.aclweb.org/old_anthology/P/P16/P16-1101.pdf...
In this paper, the machine learning model bidirectional CNNs-LSTM-CRF is used to extract the characteristic information of related lesions in the image report. The experimental data comes from an imaging inspection report provided by a medical institution to evaluate the effect of the structure by...
目前,最好的序列标注系统都需要用到领域知识,比如人工设计的特征以及数据预处理等。该论文中,引入了Bi-directional LSTM-CNNs-CRF的神经网络架构,并利用单词及字符级别的表示信息。论文中提出的系统是一种真正端到端的,不基于特征工程和数据预处理的系统,从而使得该方法在序列标注任务中具有广泛的应用。
原文链接:End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF(2016ACL) (这是一篇写的非常详细的paper,而且实验很充分、数据说明、参数说明都非常详细,行文很值得学习!) 该paper提出使用CNN训练Character Embeddings,并和pretrained word Embedding一起输入到BiLSTM再接CRF来解决POS-tagging和NER等任务,在...