转自:https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/77094970 https://blog.csdn.net/jojozhangju/article/details/51982254 1.为什么用双向 LSTM? 单向的 RNN,是根据前面的信息推出后面的,但有时候只看前面的词是不够的, 例如, 我今天不舒服,我打算__一天. 只根据‘不舒服‘,可能推出我打算‘去医院‘,‘睡觉‘,‘请假‘等等,但如果加上后面的‘一天‘,能选择的范…

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…

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…

本文转载自:http://www.17bigdata.com/97-5%E5%87%86%E7%A1%AE%E7%8E%87%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%EF%BC%88%E5%AD%97%E5%B5%8C%E5%85%A5bi-lstmcrf%EF%BC%89.html 摘要 深度学习当前在NLP领域发展也相当快,翻译,问答,摘要等基本都被深度学习占领了. 本文…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与…

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…

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…