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. 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)…

用CRF做命名实体识别(二) 用CRF做命名实体识别(三) 用BILSTM-CRF做命名实体识别 博客园的markdown格式可能不太方便看,也欢迎大家去我的简书里看 摘要 本文主要讲述了关于人民日报标注语料的预处理,利用CRF++工具包对模型进行训练以及测试 目录 明确我们的标注任务 语料和工具 数据预处理 1.数据说明 2.数据预处理 模型训练及测试 1.流程 2.标注集 3.特征模板 4.CRF++包的使用说明 总结与展望 正文 1.明确我们的标注任务 这篇文章主要是介绍用CRF模型去提取…

用CRF做命名实体识别(一) 用CRF做命名实体识别(三) 一. 摘要 本文是对上文用CRF做命名实体识别(一)做一次升级.多添加了5个特征(分别是词性,词语边界,人名,地名,组织名指示词),另外还修改了特征模板,最终训练了11个小时,F1值为0.98.(这里面有错误,计算F1值不应该计算全体的,应该只计算带有标注实体的词,不然量这么大,肯定F1值就大.最终改了计算F1值的方法,F1值为0.8856) 具体内容请看我的简书 欢迎扫码关注…

摘要 本文主要是对近期做的命名实体识别做一个总结,会给出构造一个特征的大概思路,以及对比所有构造的特征对结构的影响.先给出我最近做出来的特征对比: 目录 整体操作流程 特征的构造思路 用CRF++训练模型 用CRF++测试模型并计算F1值 展望 用CRF做命名实体识别基本就做导这里了,我们发现(字+词性+边界+特征词+常用词)这几个特征可以达到比较好的效果,F1值为0.9293.再加入特征效果就会下降了,而且训练时间也会加长.后面打算用神经网络来做命名实体识别,目前主流方法是BILSTM-CRF…

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…

CRF与NER简介   CRF,英文全称为conditional random field, 中文名为条件随机场,是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫(Markov)随机场.   较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场,称为线性链条件随机场(linear chain conditional random field). 线性链条件随机场可以用于序列标注等问题,而本文需要解决的命名实体识别(NER)任务正好可通过序列标注方…

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…

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…