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…

CRF 许多随机变量组成一个无向图G = {V, E},V代表顶点,E代表顶点间相连的边, 每个顶点代表一个随机变量,边代表两个随机变量间存在相互影响关系(变量非独立), 如果随机变量根据图的结构而具有对应的条件独立性, 具体来说,两个没有边连接随机变量V1.V2,在其它随机变量O都确定的情况下,是独立的. 即 P(V1, V2 | O) = P(V1 | O) * P(V2 | O) 那么这被称为[成对马尔科夫性],另有不同定义的[局部马尔科夫性].[全局马尔科夫性],它们互为充要条件(此处无…

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…

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…

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…

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,…

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 6. 条件随机场与序列标注 本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场.这种模型与感知机同属结构化学习大家族,但性能比感知机还要强大.为了厘清该模型的来龙去脉,我们先对机器学习模型做番柿理.然后结合代码介绍条件随机场理论,探究它与结构化感知机的异同. 6.1 机器学习的模型谱系 机器学习的模型谱系图如下图所示: 根据建模的究竟是联合概率分布 P(x,y) 还是条件概率分布 P(y|x…

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…

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…