基於CRF的中文分詞
http://biancheng.dnbcw.info/java/341268.html CRF簡介 Conditional Random Field：條件隨機場，一種機器學習技術（模型） CRF由John Lafferty最早用於NLP技術領域，其在NLP技術領域中主要 ...
原文：NLP之CRF分詞訓練（六）
分三步 先分詞 做BEMS標注，同時做詞性標注 訓練模型 對語料進行分詞 拿到測試部的語料或者其他渠道的語料，先對語料進行分詞，我剛剛開始是用NS分詞的，等CRF模型訓練好后，可以直接用CRF進行分詞，分完詞后要人工核對分詞結果，將分詞分得不正確的地方修改好 標注詞性，標注BEMS BEMS所說是中科院的提出一種標注，也有說BEIS的，hanlp用的是BEMSB：開始E：結束M I：中間 S：單 ...
2017-08-08 22:52 1 4179 推薦指數：
相關推薦
淺談分詞算法（4）基於字的分詞方法（CRF）
目錄 前言 目錄 條件隨機場（conditional random field CRF） 核心點 線性鏈條件隨機場 簡化形式 CRF分詞 CRF VS HMM 代碼實現 訓練代碼 實驗 ...
分詞（Tokenization） - NLP學習（1）
自從開始使用Python做深度學習的相關項目時，大部分時候或者說基本都是在研究圖像處理與分析方面，但是找工作反而碰到了很多關於自然語言處理（natural language processing： NLP）的問題，所以決定花點時間學習並且寫下來，希望那些跟我一樣同時在學習NLP的朋友能有一些幫助 ...
NLP之CRF應用篇（序列標注任務）
1.CRF++的詳細解析 完成的是學習和解碼的過程：訓練即為學習的過程，預測即為解碼的過程。 模板的解析： 具體參考hanlp提供的： http://www.hankcs.com/nlp/the-crf-model-format-description.html Unigram ...
NLP之預訓練
內容是結合：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 預訓練一般要從圖像處理領域說起：可以先用某個訓練集合比如訓練集合A或者訓練集合B對這個網絡進行預先訓練，在A任務上或者B任務上學會網絡參數，然后存起來以備后用。假設我們面臨第三個任務C ...
【NLP】基於機器學習角度談談CRF（三）
基於機器學習角度談談CRF 作者：白寧超 2016年8月3日08:39:14 【摘要】：條件隨機場用於序列標注，數據分割等自然語言處理中，表現出很好的效果。在中文分詞、中文人名識別和歧義消解等任務中都有應用。本文源於筆者做語句識別序列標注過程中，對條件隨機場的了解，逐步研究 ...
【中文分詞】條件隨機場CRF
之前介紹的MMEM存在着label bias問題，因此Lafferty et al. [1] 提出了CRF (Conditional Random Field). BTW：比較有意思的是，這篇文章的二作與三作同時也是MEMM的作者。 1. 前言 本節將遵從tutorial [2] 的論文結構 ...
NLP系列-中文分詞（基於統計）
上文已經介紹了基於詞典的中文分詞，現在讓我們來看一下基於統計的中文分詞。 統計分詞： 統計分詞的主要思想是把每個詞看做是由字組成的，如果相連的字在不同文本中出現的次數越多，就證明這段相連的字很有可能就是一個詞。 統計分詞一般做如下兩步操作： 1.建立統計語言模型 ...