一 模型框架图 二 分层介绍 ALBERT层 albert是以单个汉字作为输入的 本次配置最大为 个，短句做padding ，两边分别加上开始标识CLS和结束标识SEP，输出的是每个输入word的embedding。在该框架中其实主要就是利用了预训练模型albert的词嵌入功能，在此基础上fine tuning其后面的连接参数，也就是albert内部的训练参数不参与训练。 BiLSTM层 该层的输 ...
2019-12-15 18:34 0 648 推荐指数：
http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling 双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 ...
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 ...
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。 ...
CRF 许多随机变量组成一个无向图G = {V, E}，V代表顶点，E代表顶点间相连的边， 每个顶点代表一个随机变量，边代表两个随机变量间存在相互影响关系(变量非独立)， 如果随机变量根据图的结构而具有对应的条件独立性， 具体来说，两个没有边连接随机变量V1、V2，在其它随机变量O都确定 ...
和Bigram模板分别生成CRF的状态特征函数和转移特征函数。其中是标签，x是观测序列，i是当前节点位置。每个函 ...
CRF：条件随机场，一种机器学习技术。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。 以一组词性标注为例，给定输入X={我，喜欢，学习}，那么输出为Y={名词，动词，名词}的概率应该为最大。输入序列X又称为观测序列，输出序列Y又称为状态序列。这个状态序列构成马尔可夫随机 ...
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 ...
最近看了几天的，BILSTM+CRF，看懂个大概，但是自己写还是很困难。。。用不到，也有点懒，没什么动力在细究这个事。把我搜集到的资料贴一贴，以后有兴趣在自己实践一下吧。。。 https://github.com/sgrvinod ...
