BiLSTM-CRF 模型實現中文命名實體識別
源碼： https://github.com/Determined22/zh-NER-TF 命名實體識別（Named Entity Recognition） 命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）是 NLP 里的一項很基礎的任務，就是指從文本中 ...
原文：命名實體識別 BiLSTM——CRF
本篇文章假設你已有lstm和crf的基礎。 BiLSTM softmax lstm也可以做序列標注問題。如下圖所示： 雙向lstm后接一個softmax層，輸出各個label的概率。那為何還要加一個crf層呢 我的理解是softmax層的輸出是相互獨立的，即雖然BiLSTM學習到了上下文的信息，但是輸出相互之間並沒有影響，它只是在每一步挑選一個最大概率值的label輸出。這樣就會導致如B pers ...
2019-06-15 16:17 0 783 推薦指數：
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