CRF原理介绍（以BILSTM-CRF模型为例）

最新推荐文章于 2025-10-30 12:59:20 发布
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分类专栏： AI算法 文章标签： 自然语言处理 深度学习 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/orangerfun/article/details/120805970
本文详细介绍了BILSTM-CRF模型在命名实体识别(NER)任务中的应用，重点讲解了CRF层的作用，包括发射矩阵、转移矩阵、CRF损失函数和实际路径得分计算。通过实例分析了如何避免不良标签序列，并展示了CRF如何学习有效约束。文章还探讨了在推理阶段如何利用动态规划的维特比算法高效解码，以确定最佳标签序列。

文章目录

1. BiLSTM-CRF命名实体识别概要

假设有一个数据集，其中有两个实体类型，Person和Organization。但是，事实上，在我们的数据集中，我们有5个实体标签

B-Person
I- Person
B-Organization
I-Organization
O

设x是一个包含5个单词的句子：w0，w1，w2，w3，w4。在句子x中，[w0，w1]是一个Person实体，[w3]是一个Organization实体，其他都是“O”

1.1 模型介绍

BiLSTM-CRF模型总体结构图如图1所示
在这里插入图片描述

图1. BiLSTM-CRF模型总体结构图
  • 首先，将句子x中的每个单词表示为一个向量，其中包括单词的嵌入和字符的嵌入。字符嵌入是随机初始化的。词嵌入通常是从一个预先训练的词嵌入文件导入的。所有的嵌入将在训练过程中进行微调。
  • 第二，BiLSTM-CRF模型的输入是这些嵌入，输出是句子x中的各个单词的预测标签的分数。如图2所示，BiLSTM层的输出是每个标签的分数。例如，对于w0, BiLSTM节点的输出为1.5 (B-Person)、0.9 (I-Person)、0.1 (B-Organization)、0
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