论文推荐《Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging》

最新推荐文章于 2025-04-08 19:39:19 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-08 19:39:19 发布 · 564 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#论文 #nlp

最近在看论文，
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging

该论文详细介绍了多种基于长短期记忆(LSTM)的序列标签模型，包括LSTM网络，双向LSTM（BI-LSTM）网络，具有条件随机场（CRF）层的LSTM（LSTM-CRF）和具有CRF层的双向LSTM（BI-LSTM-CRF）。

[论文笔记]Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
日积月累，天道酬勤
06-18 654
LSTM-CRF论文笔记系列
《论文阅读》Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
MyHeartWillGoOn
06-18 663
在序列标注问题上，该论文所对比的模型LSTMCRFBiLSTMBiLSTM-CRF句子转化为词向量序列（词向量序列可以随机初始化或使用已经训练好的词向量），在模型训练时还可以继续训练。要回答这个问题，首先要明白什么是泛化能力。泛化能力是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力，简而言之是在原有的数据集上添加新的数据集，通过训练输出一个合理的结果。学习的目的是，该能力称为泛化能力。在NER任务中，表示，在前向传播过程中，两者计算结果比较相近，同时被识别为命名实体的概率很高。由于网络参数过多，训练数据少，或者训练次数
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
sendoh的博客
03-18 1771
文章目录Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
论文笔记|Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
u011150266的博客
06-05 1045
前言 这篇论文是关于NER的一片经典论文，由百度研究院2015年发表。论文来源 前两篇论文笔记与其说是笔记，更多地却像是在做翻译，最近才开始系统接触NER，便选择了较经典的一篇，基础向。 文章目录摘要正文LSTMCRFLSTM-CRFBiLSTM-CRF实验数据集特征结果总结 摘要 该论文提出了几种基于LSTM的序列标注模型：LSTM，BiLSTM，LSTM-CRF，BiLSTM-CRF。该工作首次将BiLSTM-CRF应用于NLP基准序列标注数据集。 正文 序列标注包括词性标注(POS)、词义组块(chu
【论文笔记】Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
如是我闻__一时__的博客
10-10 1050
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 论文作者：Zhiheng Huang、Wei Xu 、Kai Yu 单位：百度 论文地址 论文源代码 文章目录Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging0 摘要1 引言2 模型2.1 LSTM Networks2.2 Bidirectional LSTM Networks2.3 CRF networks2.4 LSTM-CRF networks2
【论文学习】Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging（论文翻译）
Elvira521yan的博客
03-12 6153
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging（论文翻译） Abstract In this paper, we propose a variety of Long Short-Term Memory (LSTM) based models for sequence tagging. These models include LSTM netw...
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging【论文笔记】
Chevalier的博客
07-22 993
一、摘要   本文中，我们介绍了序列标注上各种基于LSTM的模型，LSTM模型、双向LSTM模型、LSTM+CRF、BiLSTM+CRF。我们的工作是第一个在序列标注数据集上使用BiLSTM+CRF模型。BiLSTM-CRF模型通过双向LSTM有效地捕捉到了输入的过去和未来特征。它也可以通过CRF层使用到句子级的标记信息。BiLSTM-CRF在POS、分块、NER数据集上都取得了state-of-...
文献阅读 - Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
Always On The Way
12-14 1097
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging Z. H. Huang, W. Xu, K. Yu, Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging, (2015) 摘要 基于长矩时记忆网络（long short-term memory，LSTM）的序列标注模型：LSTM、双向LSTM（...
论文笔记 arxiv 2015|Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
o11oo11o的博客
08-13 689
文章目录1 简介1.1 动机1.2 创新2 背景知识3 方法4 实验5 总结 1 简介 论文题目：Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1508.01991.pdf 1.1 动机 1.2 创新 2 背景知识 3 方法 4 实验 5 总结 ...
lstm结构图_LSTM模型结构的可视化
weixin_39529463的博客
11-20 7962
目录： 1、传统的BP网络和CNN网络 2、LSTM网络 3、LSTM的输入结构 4、pytorch中的LSTM 4.1 pytorch中定义的LSTM模型 4.2 喂给LSTM的数据格式 4.3 LSTM的output格式 5、LSTM和其他网络组合最近在学习LSTM应用在时间序列的预测上，但是遇到一个很大的问题就是LSTM在传统BP网络上加上时间步后，其结构就很难理解了，同时其输入输出数据格式...
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 阅读有感
骑鱼的喵喵的博客
04-25 593
BiLSTM+CRF 通吃序列标注任务，这些任务包括：词性标注POS（Part of speech），名词词组分块（NP-CHUNKING）和命名实体识别。 命名实体识别的一个商业应用:识别用户搜索句子中的商品（实体，使用用户查询句子训练），然后提供该商品的广告。这个点子牛逼哦，问答机器人那可以试着做一个应用连接百度搜索。 此篇论文之前的序列标注任务，多使用线性统计模型，如隐马尔科夫HMM,最...
论文阅读笔记（2）——Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging（用于序列标记的双向LSTM-CRF模型）
strivequeen的博客
08-22 2022
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，任务是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。 通常包括两部分：（1）实体边界识别；（2） 确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）。 英语中的命名实体具有比较明显的形式标志（即实体中的每个词的第一个字母要大写），所以实体边界识别相对容易，任务的重点是确定实体的类别。和英语相比，汉语命名实体识别任务更加复杂，而且相对于实体类别标注子任.
【翻译】用于序列标记的双向LSTM-CRF模型
sqweeks的博客
04-08 195
在这篇论文中，我们提出了各种基于长短期记忆（LSTM）的序列标记模型。这些模型包括LSTM网络、双向LSTM（BI-LSTM）网络、具有条件随机场（CRF）层的LSTM（LSTM-CRF）和具有CRF层的双向LSTM。我们的工作是首次将双向LSTM CRF（表示为BI-LSTM-CRF）模型应用于NLP基准序列标记数据集。我们证明，由于双向LSTM组件，BILSTM-CRF模型可以有效地使用过去和未来的输入特征。由于CRF层，它还可以使用句子级标签信息。
Bi-LSTM+CRF用于序列标注
Rock_y的博客
09-23 1582
本文将介绍Bi-LSTM+CRF的相关问题，第一部分介绍Bi-LSTM+CRF用于序列标注的经典论文，第二部分介绍其中的一些细节。 文章目录一、Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging1 Introduction2 Models2.1 LSTM Networks2.2 Bidirectional LSTM Networks2.3 CRF networks2.4 LSTM-CRF networks2.5 BI-LSTM-CRF networks3 T
lstm+crf
aozhilian7961的博客
05-15 540
1.介绍 基于神经网络的方法，在命名实体识别任务中非常流行和普遍。在文献【1】中，作者提出了Bi-LSTM模型用于实体识别任务中，在模型中用到了字嵌入和词嵌入。本文将向你展示CRF层是如何工作的。 如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么，你只需要记住他们分别是命名实体识别模型中的两个层。 1.1开始之前 我们假设我们的数据集中有两...
LSTM+CRF
weixin_46687533的博客
01-30 595
CRF部分： CRF是一种概率图模型，它在给定输入序列的情况下，通过考虑相邻元素之间的关系来预测序列中每个元素的标签。CRF层通常位于LSTM层的顶部，它学习标签之间的转移概率，从而确保输出的标签序列在统计上是合理的。LSTM+CRF模型在许多NLP任务中表现出色，因为它们结合了深度学习在特征表示学习方面的强大能力以及CRF在序列标注方面的优势。对于给定的序列，LSTM会为序列中的每个元素生成一个特征向量，该向量编码了该元素的上下文信息。使用带标签的数据训练LSTM，以学习序列的特征表示。
bilstm-crf模型怎么下载
最新发布
07-24
<think>我们注意到用户的问题是关于如何下载BiLSTM-CRF模型用于自然语言处理。然而，BiLSTM-CRF并不是一个可以直接下载的预打包模型，而是一种模型架构，通常需要根据具体的任务和数据集进行实现和训练。 根据引用[1][2][4]，BiLSTM-CRF模型结合了双向LSTM（用于自动特征提取和上下文编码）和CRF（用于全局标签解码）的优势。因此，用户可能需要下载的是实现该模型的代码，或者是在特定任务上预训练好的模型。 考虑到用户的需求，我们提供以下两种主要途径： 1. 下载开源实现代码（通常需要自己训练） 2. 下载在特定数据集上预训练好的模型 步骤： 1. 开源代码实现：用户可以在GitHub等平台搜索“BiLSTM-CRF”或“BILSTM-CRF NER”等关键词，找到多种编程语言（如Python）的实现。这些代码库通常使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）实现。 2. 预训练模型：一些研究机构或公司会发布他们在公开数据集（如CoNLL-2003）上预训练好的模型。用户可以直接下载使用，但需要注意预训练模型所使用的标签体系和数据集是否与自己的任务匹配。 具体建议： - 对于命名实体识别（NER）任务，可以查找在CoNLL-2003或OntoNotes等数据集上预训练的BiLSTM-CRF模型。 - 也可以使用Hugging Face等模型库，其中可能包含基于BiLSTM-CRF的模型（尽管当前主流是Transformer模型，但仍有资源可用）。 操作指南： 1. 通过GitHub搜索： - 访问 https://github.com - 搜索关键词：BiLSTM-CRF NER - 选择星标较多、最近更新的仓库，例如：https://github.com/guillaumegenthial/sequence_tagging （一个经典的BiLSTM-CRF实现，使用TensorFlow） 2. 通过Hugging Face搜索： - 访问 https://huggingface.co - 搜索关键词：BiLSTM-CRF - 注意：目前Hugging Face上Transformer模型为主，但也有一些BiLSTM-CRF模型，例如：https://huggingface.co/flair/ner-english-ontonotes （Flair框架的预训练序列标注模型，内部可能使用了类似结构） 3. 使用Flair框架（内置BiLSTM-CRF）： - Flair是一个流行的NLP库，内置了基于BiLSTM-CRF的序列标注模型。 - 安装：`pip install flair` - 加载预训练模型进行NER： ```python from flair.models import SequenceTagger from flair.data import Sentence # 加载预训练模型（该模型内部使用BiLSTM-CRF） tagger = SequenceTagger.load('ner') # 示例 sentence = Sentence('George Washington went to Washington.') tagger.predict(sentence) print(sentence.to_tagged_string()) ``` 4. 使用AllenNLP框架： - AllenNLP也提供了BiLSTM-CRF的实现和预训练模型。 - 参考：https://demo.allennlp.org/named-entity-recognition 注意事项： - 如果用户需要在自己的数据集上使用，通常需要重新训练模型。 - 预训练模型可能只适用于特定语言或领域。 因此，我们建议用户根据具体任务选择下载代码或预训练模型。如果用户有特定的任务需求（如中文NER），则需要寻找相应语言的预训练模型或使用中文语料重新训练。 如果用户需要帮助实现一个简单的BiLSTM-CRF模型，我们也可以提供示例代码（使用PyTorch或TensorFlow）。</think>### 如何获取 BiLSTM-CRF 模型 BiLSTM-CRF 是一种**模型架构**而非可直接下载的预打包软件。获取方式主要有三种： #### 1. 使用深度学习框架实现（推荐） ```python # PyTorch 示例（需安装 torch 和 torchcrf） import torch import torch.nn as nn from torchcrf import CRF class BiLSTM_CRF(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, tag_size, embedding_dim=128, hidden_dim=256): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim//2, bidirectional=True, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, tag_size) self.crf = CRF(tag_size, batch_first=True) def forward(self, x, tags): emb = self.embedding(x) lstm_out, _ = self.lstm(emb) emissions = self.fc(lstm_out) loss = -self.crf(emissions, tags) return loss def decode(self, x): with torch.no_grad(): emb = self.embedding(x) lstm_out, _ = self.lstm(emb) emissions = self.fc(lstm_out) return self.crf.decode(emissions) ``` #### 2. 下载预训练模型 - **Hugging Face 模型库** 搜索关键词：`bilstm-crf ner` 示例模型： - [dslim/bert-base-NER](https://huggingface.co/dslim/bert-base-NER)（基于Transformer的改进版） - [flair/ner-english-ontonotes](https://huggingface.co/flair/ner-english-ontonotes)（经典BiLSTM-CRF实现） - **学术开源项目** GitHub 热门实现： ```bash git clone https://github.com/guillaumegenthial/sequence_tagging # TensorFlow实现 git clone https://github.com/allanj/pytorch_bilstmcrf # PyTorch实现 ``` #### 3. 使用封装库（快速启动） - **Flair 框架**（内置BiLSTM-CRF） ```python from flair.models import SequenceTagger # 下载预训练模型（自动包含BiLSTM-CRF） tagger = SequenceTagger.load("ner") # 使用示例 from flair.data import Sentence sentence = Sentence("Apple launches new iPhone in Cupertino") tagger.predict(sentence) print(sentence.to_tagged_string()) ``` ### 关键注意事项 1. **任务适配** 模型性能高度依赖训练数据，需选择匹配任务的预训练模型： - 通用领域：CoNLL-2003 英文NER - 中文领域：MSRA、OntoNotes 中文数据集 - 医学/法律等专业领域需重新训练 2. **依赖环境** 基础运行环境： ```bash pip install torch flair transformers # 基础库 pip install seqeval # 评估工具 ``` 3. **训练自己的模型**（当预训练不匹配时） ```python from flair.trainers import ModelTrainer from flair.datasets import CONLL_03 # 加载数据集 corpus = CONLL_03() # 初始化模型 tagger = SequenceTagger(hidden_size=256, embeddings=WordEmbeddings("glove"), tag_dictionary=corpus.make_tag_dictionary("ner"), tag_type="ner", use_crf=True) # 开始训练 trainer = ModelTrainer(tagger, corpus) trainer.train("model_checkpoints", learning_rate=0.1, mini_batch_size=32, max_epochs=150) ``` ### 典型应用场景 1. 命名实体识别（NER）[^2] 2. 词性标注（POS Tagging） 3. 分块分析（Chunking） 4. 网络安全实体抽取[^2]
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值