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…

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…

一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法.这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune.大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等.下面使用pad_sequences对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度一致.构造训练集后,下载中文的预训练模型并加载相应的模型和词表vocab以参数配置,最后并利用albert抽取句…

好久没有写博客了,这一次就将最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得与困惑记录下来. 原文 PyTorch Tutorials 参考了很多其他大神的博客,https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 至于原理,非常建议读这篇英文博客,写的非常非常非常好!!!!!!值得打印出来细细品读!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!…

好久没有写博客了,这一次就将最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得与困惑记录下来. 原文 PyTorch Tutorials 参考了很多其他大神的博客,https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 至于原理,非常建议读这篇英文博客,写的非常非常非常好!!!!!!值得打印出来细细品读!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!…

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…

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,…

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…

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…

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…