https://www.cnblogs.com/Determined22/p/7238342.html 这篇博客 里面这个公式表示抽象的含义,表示的是最后的分数由他们影响,不是直观意义上的相加. 为什么在后面使用的时候只输入了特征转移矩阵,没有观测矩阵: 1. 因为在LSTM或者是Transformer输出的时候,输出的是[batch_size, sequence_length, num_tags],只需要找到最符合的tag就行了 2. 为什么CRF是无向图:因为后面的标签要决定前面的标签.为什

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

1.简介 NER(Named Entity Recognition,命名实体识别)又称作专名识别,是自然语言处理中常见的一项任务,使用的范围非常广.命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体,通常包括人名.地名.机构名.时间.专有名词等.NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体,并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体,比如产品名称.型号.价格等. 命名实体识别是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等应用领域的重要基础工具,作为结构化信息提取的重要步骤. 2.常见算法 2

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.

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

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

pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(命名实体识别)在写这篇博客之前,我看了网上关于pytorch,BiLstm+CRF的实现,都是一个版本(对pytorch教程的翻译), 翻译得一点质量都没有,还有一些竟然说做得是词性标注,B,I,O是词性标注的tag吗?真是误人子弟.所以 自己打算写一篇关于pytorch上实现命名实体识别的翻译,加入自己的理解.前面是一些牢骚话 BiLSTM我上篇博客介绍了pytorch实现LSTM 链接,这里是BiLSTM,网络结构图如下 单向的LSTM,当前

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

实体识别和关系抽取是例如构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础.实体识别可以简单理解为一个序列标注问题:给定一个句子,为句子序列中的每一个字做标注.因为同是序列标注问题,除去实体识别之外,相同的技术也可以去解决诸如分词.词性标注等不同的自然语言处理问题. 说到序列标注直觉是会想到RNN的结构.现在大部分表现最好的实体识别或者词性标注算法基本都是biLSTM的套路.就像Ruder在他的博客 Deep Learning for NLP Best Practices 里面说的,There has b

很久前做过一个命名实体识别的模块,现在有时间,记录一下. 一.要识别的对象 人名.地名.机构名 二.主要方法 1.使用CRF模型进行识别(识别对象都是最基础的序列,所以使用了好评率较高的序列识别算法CRF) 2.使用规则对相关数据进行后过滤. 三.具体实现 1.训练数据的生成 主要使用了人民日报免费部分,以及一些及它从网上找到的资源(时间长了,记不住了,好像还自己标注了些) 2.模板的生成    使用的是Unigram,由于考虑到要识别的实体一般情况下没有长距离依赖 以及训练时的效率问题,所以模