在实践中,我们只使用了Transformer的编码器部分(某种意义上说,更像是Bert,即双向Transformer的Encoder),通过多层的自注意力计算结合残差的计算,将最顶层的Encoder单元的输出作为CRF的输入,就得到命名实体的标签分类。 我们将电子病历中通过自然语言描述的人体部位、疾病名称、症状、化验项目、检查项目、手术、治疗等术语,...
在实践中,我们只使用了Transformer的编码器部分(某种意义上说,更像是Bert,即双向Transformer的Encoder),通过多层的自注意力计算结合残差的计算,将最顶层的Encoder单元的输出作为CRF的输入,就得到命名实体的标签分类。 我们将电子病历中通过自然语言描述的人体部位、疾病名称、症状、化验项目、检查项目、手术、治疗等术语,...
它的输出值是0或者1,0表示要评分的标注序列不符合这个特征,1表示要评分的标注序列符合这个特征。 Note:这里,我们的特征函数仅仅依靠当前单词的标签和它前面的单词的标签对标注序列进行评判,这样建立的CRF也叫作线性链CRF,这是CRF中的一种简单情况。为简单起见,本文中我们仅考虑线性链CRF。 为了建一个条件随机场,我...
在实践中,我们只使用了Transformer的编码器部分(某种意义上说,更像是Bert,即双向Transformer的Encoder),通过多层的自注意力计算结合残差的计算,将最顶层的Encoder单元的输出作为CRF的输入,就得到命名实体的标签分类。 我们将电子病历中通过自然语言描述的人体部位、疾病名称、症状、化验项目、检查项目、手术、治疗等术语,...
1)基于特征的分割,比如支持向量机、条件随机场(CRF),有非常好的表现。主要是其一致性。而上下文分割方法可能存在不一致性。单纯的字符分割(即每个汉字当作一个词),或者标准的词语分割对于机器翻译都不是最佳的,可以使用它们之间的中间分割粒度,比如CRF。
def crf_post_process(img, pred, crf, n_classes=91, scale_factor=4): """ 使用CRF模型进行后处理,以完善目标检测结果。 Args: img: 输入图像,numpy数组格式。 pred: 目标检测结果,字典格式,包含 'pred_logits' 和 'pred_boxes' 两个字段。
本发明公开了一种基于transformer和CRF的中文地址分词方法.该方法首先将地址文本编码转换为文本信息矩阵;然后将文本信息矩阵作为输入传到transformer神经网络;最后利用条件随机场CRF对transformer神经网络的输出进行标注,得到地址分词标注序列.与传统基于规则的分词方法相比,该方法用数值向量表征地址文本可以使文本信息更加丰富,...
研究者采用了条件随机场和多层感知机两种解码方式,并发现 CRF 效果要好一些,因此将其作为默认解码层。 实验 从SIGHAN200 到 SIGHAN2008,实验选择了 8 个中文分词数据集。在它们之中,AS、CITYU 和 CKIP 是繁体中文数据集,而 MSRA、PKU、CTB、NCC 和 SXU 是简体中文。除非另有说明,AS、CITYU 和 CKIP 都先从...
采用transformer-crf的中文电子病历命名实体识别
解码层:与标准多标准中文分词不同,新模型的解码层同样是共享的,这主要归功于嵌入层已经将分词标准的相关信息添加到字符上。研究者采用了条件随机场和多层感知机两种解码方式,并发现 CRF 效果要好一些,因此将其作为默认解码层。 实验 从SIGHAN200 到 SIGHAN2008,实验选择了 8 个中文分词数据集。在它们之中,AS、CI...