ACL 2018 | 利用Lattice LSTM的最优中文命名实体识别方法

最新推荐文章于 2022-01-22 20:19:26 发布
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该博客介绍ACL 2018中利用Lattice LSTM的最优中文实体识别方法，聚焦信息技术领域的自然语言处理方向，通过特定模型实现对中文实体的有效识别。
论文笔记：Chinese NER Using Lattice LSTM
qq_22472047的博客
10-19 1295
概述： 目前，英文NER：效果最佳的模型是 LSTM-CRF（Lample et al., 2016; Ma and Hovy, 2016; Chiu and Nichols, 2016; Liu et al., 2018）。 中文 NER：也可以使用这种模型，但是中文NER和分词相关，执行中文 NER 的一种直观方式是先执行分词，然后再应用词序列标注。基于character-level的LSTM-CRF无法利用句子中的单词word信息。 charNER的缺点：明确的word和word sequenc
BilSTM 实体识别_NLP实战-中文命名实体识别
weixin_39699163的博客
11-22 1357
前言：本文章将通过pytorch作为主要工具实现不同的模型（包括HMM，CRF，Bi-LSTM，Bi-LSTM+CRF）来解决中文命名实体识别问题，文章不会涉及过多的数学推导，但会从直观上简单解释模型的原理，主要的内容会集中在代码部分。本文的目录结构如下：概览任务描述首先，我们明确一下命名实体识别的概念：命名实体识别（英语：Named Entity Recognition），简称NER，是指识别文...
Chinese NER Using Lattice LSTM【ACL2018】
SYSU_BOND的博客
05-28 397
1. 提出先验词的网格结构： 2. 基于上述网格结构，设计Lattice-LSTM，用于融合先验词信息： 在实现细节上，以字粒度LSTM模型未基础，融入单词网格信息： 单词如“南京市”，表示为向量，由预训练词向量如Word2Vec表示 并通过一个与LSTM Cell相同的运算，得到单词Cell State，以及一个类似于Input Gate的结果【注意这里使用是词向量，不是字向量】用于跟原本LSTM中的Input Gate去计算权值【word level 没有Output Gate】：
【项目调研+论文阅读】Lattice LSTM神经网络医学文本命名实体识别 | day7
qq_41821608的博客
01-22 905
《Lattice LSTM神经网络法中文医学文本命名实体识别模型研究》2019 文章目录一、模型步骤1.Lattiice-LSTM分词+表征词汇2.LSTM-CRF  经证实，英文NER的最高水准是使用LSTM-CRF模型。中文NER使用基于字的分词比基于词的分词效果好。本文使用Lattiice-LSTM实现中文分词，及字词表征。效果优于前两种方法。 一、模型步骤 1.Lattiice-LSTM分词+表征词汇   点阵长短期记忆网络Lattiice-LSTM不仅可以自动学习到上下文信息。与基于字的分词方法相
论文笔记【一】Chinese NER Using Lattice LSTM
weixin_33922672的博客
09-15 441
论文：Chinese NER Using Lattice LSTM 论文链接：https://arxiv.org/abs/1805.02023 论文作者：Yue Zhang∗and Jie Yang∗ 项目链接：https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 论文翻译：转自机器之心 https://www.jiqizhixin.com/article...
ACL2021（之）命名实体识别
qq_36618444的博客
07-20 3877
文章目录1. A Unified Generative Framework for Various NER SubtasksMethod 1. A Unified Generative Framework for Various NER Subtasks 第一篇来看看复旦大学邱锡鹏老师团队做的能够解决多种NER任务的统一框架。 熟悉NER的小伙伴都知道，Flat NER可以转化为序列标注的任务，但是一些特殊的NER，比如嵌套(nested) NER，不连续(discontinuous) NER都无法简单地
基于crf的中文命名实体识别完整代码（含训练数据）
06-18
# 中文命名实体识别 基于条件随机场（Conditional Random Field, CRF)的NER模型 ## 数据集 数据集用的是论文ACL 2018[Chinese NER using Lattice LSTM](https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM)中收集的简历数据...
ACL 2020丨【复旦系列】结合词典的中文命名实体识别.pdf
09-18
论文“结合词典的中文命名实体识别”由复旦大学自然语言处理组分享，展示了如何将词典融入字符级别的命名实体识别模型中，以简化中文命名实体识别中词典的使用方法。分享者马若恬、李孝男在导师张奇教授、邱锡鹏教授...
中文命名实体识别：基于PyTorch的多模型中文命名实体识别
热门推荐
zp563987805的博客
02-29 1万+
命名实体识别作为序列标注类的典型任务，其使用场景特别广泛。本项目基于PyTorch搭建HMM、CRF、BiLSTM、BiLSTM+CRF及BERT模型，实现中文命名识别任务，部分内容参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/61227299，全部代码链接上可找。 数据集 数据集来源于ACL 2018Chinese NER using Lattice LSTM论文中从新浪财经收...
命名实体识别方法-基本模型，词汇增强，嵌套实体，少样本学习
qq_36618444的博客
12-08 3131
写在最前面。最近对NER做了一个调研，看了一些论文，将论文中提到的NER方法汇总到博客里，此博客还会继续更新。相关论文和数据集整理可见Github。 按照我的个人理解，NER任务可以分为Encoder和Decoder两部分。前者获取输入句子的向量化表示，后者得到对每个字符的分类结果。对于大部分的NER论文，Decoder都会用到CRF，主要的创新在不同的子任务（比如中文NER的词汇增强，少标注样本以及低资源学习、重叠实体识别等）的Encoder部分。 目录基本模型1. Bidirectional LSTM-
Chinese NER Using Lattice LSTM
05-17
命名实体识别，采用基于字的BiLSTM-CRF(Bidirectional LSTM-CRF)模型，利用人工校验的数据集进行训练，最后对该模型进行评测。
nlp 命名实体识别 算法_中文命名实体识别算法 Lattice LSTM
weixin_39645165的博客
11-22 654
中文命名实体识别 (NER) 算法按照输入的类型，可以大致分为 Character-based (字符) 和 Word-based (单词) 两种。这两种方法都存在一些缺陷，Character-based 不能利用词汇和词汇序列信息；Word-based 需要分词，分词的错误会对 NER 结果产生较大影响。因此新加坡的研究者在 2018 年提出了一种 Lattice LSTM 的算法，可以利用词汇...
《Chinese NER Using Lattice LSTM》
you_jinpeng的博客
12-14 349
《Chinese NER Using Lattice LSTM》2018年ACL论文 文章目录作用和动机模型训练实验结果 作用和动机 作用：用于中文的实体抽取 动机：避免分词不同带来的实体命名错误 和 以字为输入带来的词语内字之间的信息损失。 分词不同带来的实体命名不同的例子： 南京市长江大桥 南京市//长江大桥 南京//市长//江大桥 南京市//长江//大桥 模型 “以字输入的LSTM” 上整...
论文笔记：Chinese NER Using Lattice LSTM Yue
Wangpeiyi9979的博客
10-23 730
文章目录摘要一、简介指导性结论 摘要 文章提出了一种将【字】和所有【潜在词组】作为输入的模型。其有以下优势： 对于基于字的方法：模型利用了词组的信息 对于基于词的方法：模型设计了门控机制，解决了分词错误问题。 一、简介 文章为了在避免分词错误的情况下利用词信息，设计了一种Lattice LSTM的结构，其可以自动学习一些词组，作为输入。示意图如下： 指导性结论 对于中文NER来说，基于字符...
论文详读：Chinese NER Using Lattice LSTM
nooo255的博客
05-21 886
这篇论文是18年发表在ACL上的论文，是18年基于字符的中文命名体识别的最好的模型。（19年IJCAI发表的CNN-Based Chinese NER with Lexicon Rethinking，是在这篇论文上做的改进，也可以看看） 1.论文背景 1.1 NER 首先介绍一下什么是NER 命名体识别，命名体识别指的是将一段文本序列中包含的我们感兴趣的实体（有特定意义的实体）识别出...
基于新词发现和Lattice-LSTM的中文医疗命名实体识别
最新发布
12-28
### 基于新词发现和Lattice-LSTM的中文医疗命名实体识别 #### 新词发现的重要性 在中文医疗命名实体识别(NER)领域，新词发现扮演着至关重要的角色。医学术语经常更新和发展，许多新的疾病名称、药物名称和技术名词...
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