虽然网上的文章对BiLSTM-CRF模型介绍的文章有很多,但是一般对CRF层的解读比较少. 于是决定,写一系列专门用来解读BiLSTM-CRF模型中的CRF层的文章. 我是用英文写的,发表在了github pages上. 如果文章中有描述不对,不准确或者引起困惑的地方,欢迎随时发表评论. (全站目录:Table of Contents) 文章链接: (2017.09.15)标题:CRF Layer on the Top of BiLSTM - 1 Outline and Introduction…

文本情感分类: 文本情感分类采用LSTM的最后一层输出 比如双层的LSTM,使用正向的最后一层和反向的最后一层进行拼接 def forward(self,input): ''' :param input: :return: ''' input_embeded = self.embedding(input) #[batch_size,seq_len,200] output,(h_n,c_n) = self.lstm(input_embeded) out = torch.cat(h_n[-1,:,:…

模型部署介绍 当我们通过深度学习完成模型训练后,有时希望能将模型落地于生产,能开发API接口被终端调用,这就涉及了模型的部署工作.Modelarts支持对tensorflow,mxnet,pytorch等模型的部署和在线预测,这里老山介绍下tensorflow的模型部署. 模型部署的工作实际上是将模型预测函数搬到了线上,通常一个典型的模型预测流程如下图所示: 模型部署时,我们需要做的事情如下: 用户的输入输出使用config.json文件来定义: 预处理模块和后处理模块customize_ser…

近几年来,基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉.语音识别等领域取得了巨大成功,另外在自然语言处理领域也取得了不少进展.在NLP的关键性基础任务—命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)的研究中,深度学习也获得了不错的效果. 开源地址:https://github.com/xiaosongshine/NLP_NER_RNN_Keras 目录 0.概念讲解 0.1 NER 简介 0.2 深度学习方法在NER中的应用 2.编程实战 2.1 概述 2.2数据预处理 2.…

文章目录基本介绍BertForTokenClassificationpytorch-crf实验项目参考基本介绍命名实体识别:命名实体识别任务是NLP中的一个基础任务.主要是从一句话中识别出命名实体.比如姚明在NBA打球 从这句话中应该可以识别出姚明(人), NBA(组织)这样两个实体.常见的方法是对字或者词打上标签.B-type, I-type, O, 其中B-type表示组成该类型实体的第一个字或词.I-type表示组成该类型实体的中间或最后字或词,O表示该字或词不组成命名实体,当然有的地方也…

BERT-BiLSMT-CRF-NERTensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuningGitHub: https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER本文目录机构: 自己训练模型说明结果使用自己的数据2019.1.31更新,支持pip install package现在可以使用下面的命令下载软件包了: pip install bert-b…

首先安装pyltp pytlp项目首页 单例类(第一次调用时加载模型) class Singleton(object): def __new__(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(cls, '_the_instance'): cls._the_instance = object.__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._the_instance 使用pyltp提取地址 import os from pyltp i…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/broccoli2/article/details/84025285需求说明:(1)将计算机本地文档集中的文本进行分词.词性标注,最后进行命名实体识别.(2)将(1)中处理结果保存到本地txt文件中. 技术选择:本需求的实现使用了哈工大的pyltp,如果你对ltp还不太了解,请点击这里或者去哈工大语言云官网了解相关内容. 完整代码展示: #…

原创作者 | 王翔 论文名称: Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER 文献链接: https://arxiv.org/abs/2109.13532 01 前言 1.论文的相关背景 Prompt Learning通过设计一组合适的prompt将下游任务的输入输出形式重构成预训练任务中的形式,充分利用预训练阶段学习的信息,减少训练模型对大规模标注数据集的需求. 例如对于用户评论的情感分析任务:判断用户评论的"交通太不方便了."这句话蕴含的…

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…