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

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可

众所周知,通过Bilstm已经可以实现分词或命名实体标注了,同样地单独的CRF也可以很好的实现.既然LSTM都已经可以预测了,为啥要搞一个LSTM+CRF的hybrid model? 因为单独LSTM预测出来的标注可能会出现(I-Organization->I-Person,B-Organization ->I-Person)这样的问题序列. 但这种错误在CRF中是不存在的,因为CRF的特征函数的存在就是为了对输入序列观察.学习各种特征,这些特征就是在限定窗口size下的各种词之间的关系. 将

众所周知,通过Bilstm已经可以实现分词或命名实体标注了,同样地单独的CRF也可以很好的实现.既然LSTM都已经可以预测了,为啥要搞一个LSTM+CRF的hybrid model? 因为单独LSTM预测出来的标注可能会出现(I-Organization->I-Person,B-Organization ->I-Person)这样的问题序列. 但这种错误在CRF中是不存在的,因为CRF的特征函数的存在就是为了对输入序列观察.学习各种特征,这些特征就是在限定窗口size下的各种词之间的关系. 将

BILSTM+CRF中的条件随机场 tensorflow中crf关键的两个函数是训练函数tf.contrib.crf.crf_log_likelihood和解码函数tf.contrib.crf.viterbi_decode crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=None) Computes the log-likelihood of tag sequences in a CRF. A

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

Lstm这里就不说了,直接说Bilstm. 前向的LSTM与后向的LSTM结合成BiLSTM.比如,我们对“我爱中国”这句话进行编码,模型如图所示. 前向的依次输入“我”,“爱”,“中国”得到三个向量{, , }.后向的依次输入“中国”,“爱”,“我”得到三个向量{, , }.最后将前向和后向的隐向量进行拼接得到{[, ], [, ], [, ]},即{, , }. 对于情感分类任务来说,我们采用的句子的表示往往是[, ].因为其包含了前向与后向的所有信息,如下图所示.

目录 前言 目录 循环神经网络 基于LSTM的分词 Embedding 数据预处理 模型 如何添加用户词典 前言 很早便规划的浅谈分词算法,总共分为了五个部分,想聊聊自己在各种场景中使用到的分词方法做个总结,种种事情一直拖到现在,今天抽空赶紧将最后一篇补上.前面几篇博文中我们已经阐述了不论分词.词性标注亦或NER,都可以抽象成一种序列标注模型,seq2seq,就是将一个序列映射到另一个序列,这在NLP领域是非常常见的,因为NLP中语序.上下文是非常重要的,那么判断当前字或词是什么,我们必须回头看

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/appleml/article/details/78664824 在理解CRF的时候费了一些功夫,将一些难以理解的地方稍微做了下标注,隔三差五看看加强记忆, 代码是pytorch文档上的example import torch import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.optim as optim def to_scalar(var): #var是Variab

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

''' A Bidirectional Recurrent Neural Network (LSTM) implementation example using TensorFlow library. This example is using the MNIST database of handwritten digits (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) Long Short Term Memory paper: http://deeplearning.

follow: https://github.com/zjy-ucas/ChineseNER  这里边主要识别的实体如图所示,其实也就主要识别人名PER,机构ORG和地点LOC: B表示开始的字节,I表示中间的字节,E表示最后的字节,S表示该实体是单字节 例子:        实现架构: 1. 读取数据集,数据集共三个文件,训练集,交叉测试集和测试集,文件中每一行包含两个元素,字和标识.每一句话间由一个空格隔开                2. 处理数据集     1) 更新数据集中的标签,如

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

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)

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

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

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

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