Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF 在实际应用中,一般使用第三方用pytorch实现的CRF模块pytorch-crf. 文档、github如下: https://pytorch-crf.readthedocs.io/en/stable/ GitHub - kmkurn/pytorch-crf: (Linear-chain) Conditional random field in PyTorch. 这里对pytorch-crf的实现做个简单...
bilsm_crf_model.py(LSTM+CRF模型) process_data.py(数据处理函数) val.py(预测函数) 代码运行过程中的问题 环境配置 TensorFlow 1.14.0 + Keras 2.2.5 on Python 3.6. 我用的IDE是Pycharm,用的是anaconda下新建的环境(也可以用已有的编译器,但是相关库的版本对应问题可能不太好解决,对于NER任务的话,主要是...
1. 引入双向LSTM层作为特征提取工具,LSTM拥有较强的长序列特征提取能力,是个不错的选择。双向LSTM,在提取某个时刻特征时,能够利用该时刻之后的序列的信息,无疑能够提高模型的特征提取能力。 2. 引入CRF作为解码工具。中文输入经过双向LSTM层的编码之后,需要能够利用编码到的丰富的信息,将其转化成NER标注序列。通过观...
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 该篇面向的更多是开始做命名实体识别的小白,文末推荐几篇对NER介绍非常详细的文章~ 一 简介 最开始接触知识图谱的时候可能更多理解的是概念,对实战没有很多认识,之后...
当今的各个应用里面几乎不会说哪个任务会没有深度学习的影子,很多子任务的发展历程都是惊人的相似,最初大部分的研究和应用都是集中在机器学习领域里面,之后随着深度学习模型的发展,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...
一个简单的NER项目, 使用pytorch框架实现nlp信息抽取任务。现阶段只实现命名实体识别。 项目结构 myNER为独立实现的NER任务,运行方法python run.py [params], 具体参数看run.py中的Options提示。 myRE为关系抽取任务,通过调用openNRE中的代码实现。openNRE为清华大学开源的关系抽取框架。
1 LSTM+CRF 在NLP领域,有那么一段时间,LSTM是“最红”的特征抽取器,自然,NER中也开始引入LSTM来进行特征抽取。 如上图所示,是用双向LSTM+CRF进行命名实体识别的模型结构图。 我们来好好分析一下这个模型,看数据的流转和各层的作用。 1.embedding layer 将中文转化为字向量,获得输入embedding ...
中间层(Bi-LSTM)l 代表单词左侧的上下文特征, r 代表单词右侧的上下文特征,c 代表了左右两侧的合成。 最高层(CRF)把单词tag之间的关系建模,提高NER准确率。 落实到损失函数,文中也用了上述两方面的因素(tag到tag的转移率,单词是某个tag的概率):
首先，考虑在BERT模型中直接使用序列标注方法。这包括基于BERT得到的token嵌入，通过softmax函数直接预测标签。这种方法简洁明了，但忽略了序列内部的依赖关系。CRF层的引入旨在解决这一问题。CRF是一种全局无向转移概率图，它能够更好地考虑词语前后的关系，从而在序列标注问题中构建更合理的全局概率转移模型...
BERT类方法的baseline采用BERT论文中用BERT做序列标注任务的流程,即使用bert预训练模型做finetune。具体来说就是将序列输入到bert层得到一个序列的整个输出,然后用该输出作为序列的encoder表示。其后的操作有很多种,比如直接接全连接层、接lstm-crf层等,下面分别简单描述一下。