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,…

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…

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…

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…

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…

一.搭建简单的CNN做序列标注代码 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt TIME_STEPS = 15# backpropagation through time 的time_steps BATCH_SIZE = 1#50 INPUT_SIZE = 1 # x数据输入size LR = 0.05 # learning rate num_tags = 2 # 定义一个生成数据的 get…

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…

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…

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…

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…