一 模型框架圖 二 分層介紹 ALBERT層 albert是以單個漢字作為輸入的 本次配置最大為 個，短句做padding ，兩邊分別加上開始標識CLS和結束標識SEP，輸出的是每個輸入word的embedding。在該框架中其實主要就是利用了預訓練模型albert的詞嵌入功能，在此基礎上fine tuning其后面的連接參數，也就是albert內部的訓練參數不參與訓練。 BiLSTM層 該層的輸 ...
2019-12-15 18:34 0 648 推薦指數：
http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度學習下 雙向LSTM(BiLSTM)+CRF 實現 sequence labeling 雙向LSTM+CRF跑序列標注問題 源碼下載 ...
眾所周知，通過Bilstm已經可以實現分詞或命名實體標注了，同樣地單獨的CRF也可以很好的實現。既然LSTM都已經可以預測了，為啥要搞一個LSTM+CRF的hybrid model? 因為單獨LSTM預測出來的標注可能會出現（I-Organization->I-Person ...
CRF++開源包訓練CRF模型；另一種是最近兩年學術界比較流行的 BiLSTM-CRF 模型。 ...
CRF 許多隨機變量組成一個無向圖G = {V, E}，V代表頂點，E代表頂點間相連的邊， 每個頂點代表一個隨機變量，邊代表兩個隨機變量間存在相互影響關系(變量非獨立)， 如果隨機變量根據圖的結構而具有對應的條件獨立性， 具體來說，兩個沒有邊連接隨機變量V1、V2，在其它隨機變量O都確定 ...
和Bigram模板分別生成CRF的狀態特征函數和轉移特征函數。其中是標簽，x是觀測序列，i是當前節點位置。每個函 ...
CRF：條件隨機場，一種機器學習技術。給定一組輸入隨機變量條件下，另一組輸出隨機變量的條件概率分布模型。 以一組詞性標注為例，給定輸入X={我，喜歡，學習}，那么輸出為Y={名詞，動詞，名詞}的概率應該為最大。輸入序列X又稱為觀測序列，輸出序列Y又稱為狀態序列。這個狀態序列構成馬爾可夫隨機 ...
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 ...
最近看了幾天的，BILSTM+CRF，看懂個大概，但是自己寫還是很困難。。。用不到，也有點懶，沒什么動力在細究這個事。把我搜集到的資料貼一貼，以后有興趣在自己實踐一下吧。。。 https://github.com/sgrvinod ...
