BiLSTM-CRF 模型实现中文命名实体识别
源码： https://github.com/Determined22/zh-NER-TF 命名实体识别（Named Entity Recognition） 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是 NLP 里的一项很基础的任务，就是指从文本中 ...
原文：DL4NLP —— 序列标注：BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别
三个月之前 NLP 课程结课，我们做的是命名实体识别的实验。在MSRA的简体中文NER语料 我是从这里下载的，非官方出品，可能不是SIGHAN Bakeoff 评测所使用的原版语料 上训练NER模型，识别人名 地名和组织机构名。尝试了两种模型：一种是手工定义特征模板后再用CRF 开源包训练CRF模型 另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM CRF 模型。 小白一枚，简单介绍一下模型和实验 ...
2017-10-08 20:52 16 57889 推荐指数：
相关推荐
通俗理解BiLSTM-CRF命名实体识别模型中的CRF层
【2020-04-03】微信公众号已经创建好了！会第一时间收到其他文章的更新！（二维码在末尾） 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 ...
命名实体识别 BiLSTM——CRF
本篇文章假设你已有lstm和crf的基础。 BiLSTM+softmax lstm也可以做序列标注问题。如下图所示： 双向lstm后接一个softmax层，输出各个label的概率。那为何还要加一个crf层呢？ 我的理解是softmax层的输出是相互独立的，即虽然BiLSTM学习到了 ...
基于keras的BiLstm与CRF实现命名实体标注
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 ...
基于BERT的中文命名实体识别任务(BERT-BiLSTM-CRF-NER)
基于BERT的中文命名实体识别任务(BERT-BiLSTM-CRF-NER) TensorFlow环境 官方requirements.txt要求环境版本 本人实现代码TensorFlow环境版本 数据集地址 BERT-BiLSTM-CRF-NER源码地址 ...
tensorflow2实现BiLSTM+CRF中文命名实体识别
利用tensorflow2自带keras搭建BiLSTM+CRF的序列标注模型，完成中文的命名实体识别任务。这里使用数据集是提前处理过的，已经转成命名实体识别需要的“BIO”标注格式。 详细代码和数据：https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo 模型 ...