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。 论文作者在Penn
其中,\tilde{y}为正确的标注序列,它的概率\mathbb{P} 计算公式如下: CRF:\mathbb{P}(\tilde{y}) = \frac{e^{C(\tilde{y})}}{Z} local softmax:\mathbb{P}(\tilde{y}) = \prod p_t[\tilde{y}^t] “额..CRF层的损失很难计算吧..?” 没错,但是大神早就帮你做好了。在tensorflow里面,一...
实现CRF只需要一行! 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # shape = (batch, sentence) labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, None], name="labels") log_likelihood, transition_params = tf.contrib.crf.crf_log_likelihood( scores, labels, sequence_lengths) loss = tf....
Bi-LSTM Conditional Random Field (Bi-LSTM CRF) 对于本节,我们将看到用于命名实体识别的Bi-LSTM条件随机场的完整复杂示例。 上面的LSTM标记符通常足以用于词性标注,但是像CRF这样的序列模型对于NER上的强大性能非常重要。 假设熟悉CRF。 虽然这个名字听起来很可怕,但所有模型都是CRF,但是LSTM提供了特征。 这是一个...
摘要 本发明公开了基于Bi‑LSTM和CRF的文本序列标注系统及方法,系统包括学习模块和标注模块,标注模块包括分词模块、语料标注模块和调优模块,语料标注模块包括词性标注模块和实体识别模块;方法为将获取的语料进行预处理,将预处理后的语料输入预设的学习模型,调整学习模型的参数并保存,根据学习模型输出的序列分类结果为语料...
CRF(Conditional Random Field)是一种用于标注序列数据的统计建模方法。在医疗文本处理中,CRF能够考虑标签之间的依赖关系,提高命名实体识别(NER)的准确性。 二、系统构建 1. 数据采集与预处理 首先,需要从各种医疗数据源(如电子病历、医学文献、健康网站等)中爬取医疗数据。采集到的数据需要进行清洗、去噪和格式化处理...
序列标注当前主流的中文分词方法是基于有监督的学习算法,该方法需要大量的人工标注语料,并且提取的局部特征存在稀疏等问题.针对上述问题,提出一种双向长短时记忆条件随机场(BI_LSTM_CRF)模型,可以自动学习文本特征,能对文本上下文依赖信息进行建模,同时CRF层考虑了句子字符前后的标签信息,对文本信息进行了推理.该分词模型...
将前面的词向量序列作为双向 LSTM 模型的输入;LSTM 模型学习输入序列 的特征表示,得到新的特性表示序列; CRF 以上一步中 LSTM 学习到的特征为输入,以标记序列为监督信号,完成 序列标注;最后用维特比算法解码,得到最终的序列。 实验结果 实验资源 Tensorflow: 1.4 ...
通过Bi-LSTM获得每个词所对应的所有标签的概率,取最大概率的标注即可获得整个标注序列,如上图序列W0W1W2的标注为BIS。但这样有可能会取得不合逻辑的标注序列,如BS、SI等。我们需要为其设定一些约束,如: B后只能是I S之后只能是B、S ... 而要做到这一点,我们可以在原有的模型基础之上,加上一个CRF层,该层的...
GRU为了解决长期记忆和反向传播中梯度问题而提出来的,和LSTM一样能够有效对长序列建模,且GRU训练效率更高。 (二)、条件随机场CRF 长句子的问题解决了,序列标注任务的另外一个问题也亟待解决,即标签之间的依赖性。举个例子,我们预测的标签一般不会出现 P-B,T-I 并列的情况,因为这样的标签不合理,也无法解析。无...