来看看今日头条首席科学家的论文: 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…

本篇论文是卡内基梅隆大学语言技术研究所2016年  arXiv:1603.01354v5 [cs.LG] 29 May 2016 今天先理解一下这个是什么意思:        找到的相关理解:arXiv是论文讲究时效性,你想了一个idea,然后做了仿真,写了论文.但是考虑到投稿问题,有些会议或者期刊 “call for paper ”是有时间限制的,比如可能多几个月才是论文的收稿期.一方面为了证明自己论文的原创性,将论文放到 arXiv 上挂起来:另一方面,也是为了竞争,谁的论文在arXiv 挂…

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…

做了一段时间的Sequence Labeling的工作,发现在NER任务上面,很多论文都采用LSTM-CRFs的结构.CRF在最后一层应用进来可以考虑到概率最大的最优label路径,可以提高指标. 一般的深度学习框架是没有CRF layer的,需要手动实现.最近在学习PyTorch,里面有一个Bi-LSTM-CRF的tutorial实现.不得不说PyTorch的tutorial真是太良心了,基本涵盖了NLP领域各个流行的model实现.在这里从头梳理一遍,也记录下学习过程中的一些问题. Bi-L…

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前…

https://blog.csdn.net/felaim/article/details/70300362 1.双向递归神经网络简介 双向递归神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks, Bi-RNN),是由Schuster和Paliwal于1997年首次提出的,和LSTM是在同一年被提出的.Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息.RNN无法利用某个历史输入的未来信息,Bi-RNN则正好相反,它可以同时使用时序数据中某个输入的历史及未来数据.…

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前…

文章引起我关注的主要原因是在CoNLL03 NER的F1值超过BERT达到了93.09左右,名副其实的state-of-art.考虑到BERT训练的数据量和参数量都极大,而该文方法只用一个GPU训了一周,就达到了state-of-art效果,值得花时间看看. 一句话总结:使用BiLSTM模型,用动态embedding取代静态embedding,character-level的模型输出word-level的embedding. 每个词的embedding和具体任务中词所在的整句sequence都有…

神经网络结构在命名实体识别(NER)中的应用 近年来,基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展.作为NLP领域的基础任务-命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)也不例外,神经网络结构在NER中也取得了不错的效果.最近,我也阅读学习了一系列使用神经网络结构进行NER的相关论文,在此进行一下总结,和大家一起分享学习. 1 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出…

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…