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

不多说,直接上干货! 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第16章 朴素贝叶斯二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集

http://blog.csdn.net/marising/article/details/5769653 前段时间写了中文分词的一些记录里面提到了CRF的分词方法,近段时间又研究了一下,特把方法写下来,以备忘,另外,李沫南同学优化过CRF++,见:http://www.coreseek.cn/opensource/CRF/.我觉得CRF++还有更大的优化空间,以后有时间再搞. 人民日报语料是分好词的,我下面贴出的代码就是把语料整理为CRF需要的训练数据,直接修改模板训练即可.不过有下面的同学给

什么是crf 利用crf++进行实体识别的流程 确定标签体系: 确定特征模板文件: 处理训练数据文件: 模型训练. 确定标签体系 大部分情况下,标签体系越复杂准确度也越高,但相应的训练时间也会增加.因此需要根据实际情况选择合适的标签体系. 确定模板文件 特征模版是一个文本文件,其内容如下所示,其中每行表示一个特征.如下模板使用了unigram特征,并且仅以字符本身作为特征而不考虑其他特征.除当前字符外,还使用了其前后3个字,以及上下文的组合作为特征.CRF++会根据特征模版生成相关的特征函数.关

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总

http://www.tuicool.com/articles/zq2yyi   http://blog.csdn.net/u010189459/article/details/38546115 主题 中文分词Python 本文运用字标注法进行中文分词,使用4-tag对语料进行字标注,观察分词效果.模型方面选用开源的条件随机场工具包“ CRF++: Yet Another CRF toolkit ”进行分词. 本文使用的中文语料资源是SIGHAN提供的 backoff 2005 语料,目前封闭测

版权声明:作者:金良山庄,欲联系请评论博客或私信,个人主页:http://www.jinliangxu.com/,CSDN博客: http://blog.csdn.net/u012176591   目录(?)[+]   作者:金良(golden1314521@gmail.com) csdn博客: http://blog.csdn.net/u012176591 对数域操作函数 class Logspace: def __init__(self): self.LOGZERO =np.nan def

http://blog.sina.com.cn/s/blog_605f5b4f010109z3.html 首先,CRF,HMM(隐马模型),MEMM(最大熵隐马模型)都常用来做序列标注的建模,像词性标注,True casing.但隐马模型一个最大的缺点就是由于其输出独立性假设,导致其不能考虑上下文的特征,限制了特征的选择,而最大熵隐马模型则解决了这一问题,可以任意的选择特征,但由于其在每一节点都要进行归一化,所以只能找到局部的最优值,同时也带来了标记偏见的问题(label bias),即凡是训练

CRF的进化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/参考: http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/ 说明:因为MEMM只在局部做归一化,所以容易陷入局部最优,而CRF模型中,统计了全局概率,在做归一化时,考虑数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,解决了MEMM中的标记偏置的问题,可以得到全局最优:CRF没有HMM那样严

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

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

原文连接:http://blog.kaggle.com/2014/12/22/convolutional-nets-and-cifar-10-an-interview-with-yan-lecun/ 摘要:CIFAR-10竞赛之后,卷积网络之父Yann LeCun接受相关采访.他认为:卷积网络需要大数据和高性能计算机的支持:深层卷积网络的训练时间不是问题,运行时间才是关键.Yann LeCun还分享了他正在做的一些最新研究. Kaggle近期举办了一场 关于CIFAR-10数据集的竞赛,该数据集

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

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

1.linux下安装crf工具包 先下载CRF++-0.58.tar.xz,在Linux环境下安装CRF工具包 https://github.com/taku910/crfpp 解压到某一个目录下面 打开控制台,切换到解压目录 依次输入命令: ./configure sudo make sudo make install 其间,出现问题: 发现是make和make install没用sudo命令,权限不够,导致不能创建一些目录. 2.使用 https://blog.csdn.net/wqx141

现在有这样的一个场景:给一张行人的小矩形框图片, 根据该行人的特征识别出性别. 分析: (1),行人的姿态各异,变化多端.很难提取图像的特定特征 (2),正常人肉眼判别行人的根据是身材比例,头发长度等.(如果是冬天的情况下,行人穿着厚实,性别识别更加难) solution: 针对难以提取特定特征的图像,可以采用卷积神经网络CNN去自动提取并训练. 数据准备:  采用 PETA数据集,Pedestrain Attribute Recognition At Far Distance. 该数据集一共包

在上一篇文章中,我介绍了<训练自己的haar-like特征分类器并识别物体>的前两个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 今天我们将着重学习第3步:基于haar特征的adaboost级联分类器的训练.若将本步骤看做一个系统,则输入为正样本的描述文件(.vec)以及负样本的说明文件(.dat):输出为分类器配置参数文件(.xml). 老规矩,先介绍一下这篇文章需要的工具,分别是(1)训练用的open

之前做了SVM的车脸检测,主要是针对车脸,接下来尝试利用Adaboost和Haar进行车脸的检测.我利用的主要是opencv中的cascade,其已经把Adaboost相关的算法做成了exe,直接调用就可以了,不像SVM中我们可能需要再调用.如果需要对boost源码进行修改,可以利用Cmake将生成opencv的源代码,(Cmake真是个很方便的东西,之前做交叉编译用Automake来弄,差点累的半死). 首先我来介绍一下几个主要使用的工具.分别在opencv库路径下的,build/x64/vc

在准备预备作业02之前,我参考娄老师的提示,阅读了<[做中学(Learning By Doing)]之乒乓球刻意训练一年总结>一文. 在文章描述的字里行间,给予我的印象是系统.负责,娄老师重拾乒乓技能的经历让我联想到了自己. 以下分享我进行足球运动的经验和反思. · 背景简介 在初中二年级的某个下午,我在学校操场上接触到了足球,并且很快的喜欢上了这项运动. 作为一名爱好者,这一项竞技体育,让我感受到了运动的快乐. 很快,球场上技术的缺陷让我明白了训练的重要性,当然,课余训练也局限倒脚和射门.但

原地址:http://www.cnblogs.com/zengqs/archive/2009/02/12/1389208.html OpenCV训练分类器 OpenCV训练分类器 一.简介 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善.该方法的基本步骤为: 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器. 分类器中的"级联"是指最

P1813 [JSOI2008]海战训练 时间: 1000ms / 空间: 131072KiB / Java类名: Main 描述 为了准备高层峰会,元首命令武装部队必须处于高度戒备.警察将监视每一条大街,军队将保卫建筑物,领空将布满了JS-2008飞机.此外,巡洋船只和舰队将被派去保护海岸线. 但不幸的是因为种种原因,海军部仅有很少的几位军官能指挥大型海战.因此,他们考虑培养一些新的海军指挥官,为此选择了“海战”这一游戏来帮助训练. 在这个著名的游戏中,一个方形的盘上放置了固定数量和形状的船只