一. BILSTM + CRF介紹 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 1.介紹 基於神經網絡的方法,在命名實體識別任務中非常流行和普遍。 如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么,你只需要記住他們分別 ...
Pytorch里的LSTM單元接受的輸入都必須是 維的張量 Tensors .值得注意的點 第一維體現的每個句子的長度,因為是喂給網絡模型,一般都設定為確定的長度,也就是我們喂給LSTM神經元的每個句子的長度,當然,如果是其他的帶有帶有序列形式的數據,則表示一個明確分割單位長度, 第二維度體現的是batch size,也就是一次性喂給網絡多少條句子 第三位體現的是輸入的元素 elements of ...
2020-12-07 20:54 2 510 推薦指數:
一. BILSTM + CRF介紹 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 1.介紹 基於神經網絡的方法,在命名實體識別任務中非常流行和普遍。 如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么,你只需要記住他們分別 ...
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 ...
數據集為玻森命名實體數據。 目前代碼流程跑通了,后續再進行優化。 項目地址:https://github.com/cyandn/DS/tree/master/NER_Keras 步驟: 數據預處理: 加載數據: 構建 ...
pytorch實現BiLSTM+CRF用於NER(命名實體識別)在寫這篇博客之前,我看了網上關於pytorch,BiLstm+CRF的實現,都是一個版本(對pytorch教程的翻譯), 翻譯得一點質量都沒有,還有一些竟然說做得是詞性標注,B,I,O是詞性標注的tag嗎?真是誤人子弟 ...
BILSTM+CRF中的條件隨機場 tensorflow中crf關鍵的兩個函數是訓練函數tf.contrib.crf.crf_log_likelihood和解碼函數tf.contrib.crf.viterbi_decode 看着這兩個函數定義,我懵逼了。在看完了李航的《統計學習方法》后 ...
利用tensorflow2自帶keras搭建BiLSTM+CRF的序列標注模型,完成中文的命名實體識別任務。這里使用數據集是提前處理過的,已經轉成命名實體識別需要的“BIO”標注格式。 詳細代碼和數據:https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo 模型 ...
http://www.sohu.com/a/164171974_741733 本文收集了大量基於 PyTorch 實現的代碼鏈接,其中有適用於深度學習新手的“入門指導系列”,也有適用於老司機的論文代碼實現,包括 Attention Based CNN、A3C ...