前言 在三大特征提取器中,我们已经接触了LSTM/CNN/Transormer三种特征提取器,这一节我们将介绍如何使用BiLSTM实现序列标注中的命名实体识别任务,以及Lattice-LSTM的模型原理. 本文提到的模型在我的Github中均有相应代码实现(Lattice LSTM之后更新) BiLSTM 对于LSTM我就不再多做介绍了,想要了解的小伙伴可以看我之前的文章.BiLSTM就是双向LSTM,正向和反向提取句子信息,将正向和反向输出拼接在一起组成模型输出. 既然我们将BiLSTM看作特

这是一个基于CRF的中文依存句法分析器,内部CRF模型的特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存,解码采用特化的维特比后向算法.相较于<最大熵依存句法分析器的实现>,分析速度翻了一倍,达到了1262.8655 sent/s 开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源项目中,最新hanlp1.7版本已经发布 CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题.在生产中经常使用的训练工具是CRF++,关于CRF++的

Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging. Zhiheng Huang. 2015 在2015年,本文第一个提出使用BiLSTM-CRF来做序列标注任务,BiLSTM-CRF模型的优势有三点: efficiently use both past and future input features thanks to a bidirectional LSTM component. use sentence level tag inform

前言:译者实测 PyTorch 代码非常简洁易懂,只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式,即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中,相关的代码后续将会分享. 具体的数据格式,这种方式并不适合处理很多的数据,但是对于 demo 来说非常友好,把英文改成中文,标签改成分词问题中的 "BEMS" 就可以跑起来了. # Make up some training data training_data = [( "the wall street journal reported

传统 CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式,前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息.有了词嵌入方法之后,词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好.本文先主要介绍了LSTM.词嵌入与条件随机场,然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用. Word Embedding 和 LSTM Word Embedding 简单的说是将高维空间(空间的维度通常是词典的大小)中的表示 word 的高维 one-hot 向量映射到低维(几十维

https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/79044574 Bi-LSTM 使用TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码: cell_fw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) cell_bw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) (outputs, output_states) = tf.nn.bidirectional_dyna

http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling  双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题.这 sequence labeling属于NLP的经典问题了,开始尝试用HMM,哦不,用CRF做baseline,by the way, 用的CR

一.模型框架图 二.分层介绍 1)ALBERT层 albert是以单个汉字作为输入的(本次配置最大为128个,短句做padding),两边分别加上开始标识CLS和结束标识SEP,输出的是每个输入word的embedding.在该框架中其实主要就是利用了预训练模型albert的词嵌入功能,在此基础上fine-tuning其后面的连接参数,也就是albert内部的训练参数不参与训练. 2)BiLSTM层 该层的输入是albert的embedding输出,一般中间会加个project_layer,保证

目录 简介 隐马尔可夫模型(HMM) 条件随机场(CRF) 马尔可夫随机场 条件随机场 条件随机场的特征函数 CRF与HMM的对比 维特比算法(Viterbi) 简介 序列标注(Sequence Tagging)是一个比较简单的NLP任务,但也可以称作是最基础的任务.序列标注的涵盖范围是非常广泛的,可用于解决一系列对字符进行分类的问题,如分词.词性标注.命名实体识别.关系抽取等等. 对于分词相信看过之前博客的朋友都不陌生了,实际上网上已经有很多开源的中文分词工具,jieba.pkuseg.pyh

三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型. 小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上. 命名实体识别(Named

本文只介绍如何快速的使用CRF++做序列标注,对其中的原理和训练测试参数不做介绍. 官网地址:CRF++: Yet Another CRF toolkit 主要完成如下功能: 输入 -> "周杰伦是谁" 输出 -> "[周杰伦:artist]是谁" 以下所有内容均为原创,如果觉得本教程不错的话,点个赞再走呗~ 一.资源准备 下载链接中的内容: 链接:https://pan.baidu.com/s/16iw3WBSHI1U5U1G_xbikDA 密码:cf

1.CRF++的详细解析 完成的是学习和解码的过程:训练即为学习的过程,预测即为解码的过程. 模板的解析: 具体参考hanlp提供的: http://www.hankcs.com/nlp/the-crf-model-format-description.html Unigram和Bigram模板分别生成CRF的状态特征函数和转移特征函数.其中是标签,x是观测序列,i是当前节点位置.每个函数还有一个权值. 注意:一般定义CRF++的模板只定义Unigram即为CRF的状态特征函数(对于观测状态不同

为什么使用LSTM+CRF进行序列标注 直接使用LSTM进行序列标注时只考虑了输入序列的信息,即单词信息,没有考虑输出信息,即标签信息,这样无法对标签信息进行建模,所以在LSTM的基础上引入一个标签转移矩阵对标签间的转移关系进行建模.这一点和传统CRF很像,CRF中存在两类特征函数,一类是针对观测序列与状态的对应关系,一类是针对状态间关系.在LSTM+CRF模型中,前一类特征函数由LSTM的输出给出,后一类特征函数由标签转移矩阵给出. 由输入序列x计算条件概率p(y|x) 设输入序列x长度为n,

1. https://blog.csdn.net/buppt/article/details/82227030 (Bilstm+crf中的crf详解,包括是整体架构) 2. 邹博关于CRF的讲解视频 3. https://blog.csdn.net/jmh1996/article/details/83476061 (实践代码)

1. 前言 在NLP中有几个经典的序列标注问题,词性标注(POS),chunking和命名实体识别(NER).序列标注器的输出可用于另外的应用程序.例如,可以利用在用户搜索查询上训练的命名实体识别器来识别关键词,从而触发某些产品广告.另一个例子是搜索引擎可以使用这种标签信息来查找相关的网页. 2. BI-LSTM-CRF原理 在本文中,我们提出了各种基于长短期记忆(LSTM)的序列标注模型.这些模型包括LSTM网络,双向LSTM网络(BI-LSTM),带条件随机场的LSTM(LSTM-CRF)和

一. BILSTM + CRF介绍 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 1.介绍 基于神经网络的方法,在命名实体识别任务中非常流行和普遍. 如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么,你只需要记住他们分别是命名实体识别模型中的两个层. 1.1开始之前 我们假设我们的数据集中有两类实体——人名和地名,与之相对应在我们的训练数据集中,有五类标签: B-Person, I- Person,B-Organization,I-Organization 假设句子x由五

http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/70471066 欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-04-19 前言 本例子主要介绍如何使用 TensorFlow 来一步一步构建双端 LSTM 网络(听名字就感觉好腻害的样子),并完成序列标注的问题.先声明一下,本文中采用的方法主要参考了[中文分词系列] 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注这篇文章.该文章用

久闻LSTM + CRF的效果强大,最近在看Pytorch官网文档的时候,看到了这段代码,前前后后查了很多资料,终于把代码弄懂了.我希望在后来人看这段代码的时候,直接就看我的博客就能完全弄懂这段代码. 看这个博客之前,我首先建议看看 Pytorch 关于Bi-LSTM + CRF的解释 看完再看看这位的博客 Bi-LSTM-CRF for Sequence Labeling PENG 这两部分内容都看完了之后,我就接着上面这位的博客继续讲,他讲的很好了,只是没有讲的更细致. 首先我们来看看Sco

自己也是一个初学者,主要是总结一下最近的学习,大佬见笑. 中文分词说到命名实体抽取,先要了解一下基于字标注的中文分词.比如一句话 "我爱北京天安门”. 分词的结果可以是 “我/爱/北京/天安门”. 那什么是基于字标注呢? “我/O 爱/O 北/B 京/E 天/B 安/M 门/E”. 就是这样,给每个字都进行一个标注.我们可以发现这句话中字的标注一共有四种.他们分别代表的意义如下. B | 词首M | 词中E | 词尾O | 单字 B表示一个词的开始,E表示一个词的结尾,M表示词中间的字.如果这个

动态 VS 静态深度学习工具集 Pytorch 是一个 动态 神经网络工具包. 另一个动态工具包的例子是 Dynet (我之所以提这个是因为使用 Pytorch 和 Dynet 是十分类似的. 如果你看过 Dynet 中的例子, 那么它将有可能对你在 Pytorch 下实现它有帮助). 与动态相反的是 静态 工具包, 包括了 Theano, Keras, TensorFlow 等等. 下面是这两者核心的一些区别: 在一个静态工具包中, 你一次性定义好一个计算图, 接着编译它, 然后把数据流输实例