LSTM+CRF详解

最新推荐文章于 2025-03-31 23:29:23 发布
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#lstm+crf #lstm加crf

理论篇：https://www.jianshu.com/p/a94f20091600
https://www.zhihu.com/question/35866596

强烈推荐，讲的太形象了：如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？https://www.zhihu.com/question/35866596
在这里插入图片描述
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知乎：如何理解LSTM后接CRF？
https://www.zhihu.com/question/62399257

代码实现：
https://blog.youkuaiyun.com/u012421852/article/details/80287588

lstm+crf 信息抽取 实体识别 代码
机器学习深度学习业余选手
05-18 1350
lstm+crf 信息抽取 实体识别 代码详解 LSTM+CRF
从HMM到CRF到LSTM+CRF
JokerDuuuu的博客
08-27 1万+
  在实习的时候有用到LSTM+CRF，但以前对HMM、CRF算法了解的不多，导致自己在理论方面有所欠缺。因此特此写一篇从HMM到CRF再到LSTM+CRF中的非纯理论性质的文章，算是一个阶段性笔记和总结。   本文的侧重点还是以LSTM+CRF为主，对于LSTM+CRF中依赖到的HMM、CRF中的概念会做详细说明，主要包含几个部分： 马尔科夫模型 隐马尔科夫模...
命名实体识别（NER）：LSTM + CRF
Unyielding will
10-22 3931
LSTM+CRF：框架 对观测序列X，状态序列y，其误差函数 利用Softmax函数，我们为每一个正确的tag序列定义一个概率值（Y_x代表所有的tag序列，包括不可能出现的） 因而在训练中，我们只需要最大化似然概率即可，这里我们利用对数似然 最难理解的就是上面公式的log部分的计算，这里用一种简便的方法，对于到词w_(...
NER-pytorch：LSTM + CRF NER
02-03
注意： 该软件包已停止更新，请参阅我们的新 参考： 纸： 用于命名实体识别的神经架构通过BLSTM-CNN-CRF进行端到端序列标记码： 用法： python train.py 性能 f1 91.00％
使用 lstm + crf 实现NER
weixin_46034279的博客
09-27 856
定义无向图表示的随机变量之间存在成对马尔可夫性，局部马尔可夫性，全局马尔可夫性。成对马尔可夫性：u和v式无向图G中任意两个没有边连接的节点，对应Y_u和Y_v。其他所有节点为O，对应Y_o。
简单的NER模型实现——CRF+LSTM
Rosalind_Xu的博客
11-25 3662
记录从零到实现CRF+LSTM的整个过程 查找概述，了解实现的过程【1h30min】 建立模型【3h】 背景知识 NER 神经网络成为可以有效处理许多NLP任务的模型。这类方法对于序列标注任务（如CWS、POS、NER）的处理方式是类似的，将token从离散one-hot表示映射到低维空间中成为稠密的embedding，随后将句子的embedding序列输入到RNN中，用神经网络自动提取特...
命名实体识别(NER)实战demo-LSTM+CRF
ZFour_X的博客
11-28 3869
命名实体识别（NER）实战demo：简介、项目资源、项目文件、代码运行过程的问题及解决方法
昇思25天学习打卡营第16天|LSTM+CRF序列标注
gpsicp的博客
07-09 889
考虑到输入序列可能存在Padding的情况，CRF的输入需要考虑输入序列的真实长度，因此除发射矩阵和标签外，加入seq_length参数传入序列Padding前的长度，并实现生成mask矩阵的sequence_mask方法。从第0个至第 𝑖 个Token对应概率最大的序列，只需要考虑从第0个至第 𝑖−1 个Token对应概率最大的序列，以及从第 𝑖 个至第 𝑖−1 个概率最大的标签即可。,𝑦𝑛}，𝑦∈𝑌 为输出的标注序列，其中 𝑛 为序列的最大长度， 𝑌 表示 𝑥 对应的所有可能的输出序列集合。
char-rnn-master_ner_biLSTM+CRF_BiLSTM-CRF_
10-01
《基于Tensorflow的命名实体识别：BiLSTM-CRF模型详解》 命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，它旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。在给定的“char-rnn-...
Bert+LSTM+CRF命名实体识别pytorch代码详解
qq_48034566的博客
03-28 1万+
Bert+LSTM+CRF命名实体识别 从0开始解析源代码。 理解原代码的逻辑，具体了解为什么使用预训练的bert，bert有什么作用，网络的搭建是怎么样的，训练过程是怎么训练的，输出是什么 调试运行源代码 NER目标 NER是named entity recognized的简写，对人名、地名、机构名、日期时间、专有名词等进行识别。 结果输出标注方法 采用细粒度标注，就是对于每一个词都给一个标签，其中连续的词可能是一个标签，与原始数据集的结构不同，需要对数据进行处理，转化成对应的细粒度标注形
BILSTM + CRF FOR NER
09-03
**CRF详解** CRF是一种统计建模方法，常用于序列标注任务，如NER。它通过考虑当前预测实体与前后实体之间的关系，来提升整体的标注准确性。与单独使用softmax函数进行分类不同，CRF可以考虑到整个序列的最优解，...
Python-使用keras实现的基于BiLSTMCRF的中文分词词性标注
08-10
使用keras实现的基于Bi-LSTM CRF的中文分词 词性标注
中文实体识别LSTM+CRF.zip
05-09
使用tensorflow实现的中文实体识别LSTM+CRF（简单界面）
LSTM+CRF相关理论的知识的理解——学习笔记
HUSTHY的博客
03-20 1181
在做NLP算法工程师的时候，了解到了NER命名实体识别中LSTM+CRF是目前主流的方法，一直对CRF不是很理解，最近抽时间对CRF进行了较为全面的学习。写这篇博客特此记录，以供后续复习，同时也加深自己对这些理论知识的理解。 一、联合概率和条件概率的回顾 联合概率和条件概率是概率论里面的两个基本概念，这里就对它们的公式和含义进行简单的回顾。 以上就是联合概率和条件概率知识的简...
【面试】LSTM+CRF中LSTM和CRF各有什么作用
zkq_1986的博客
08-29 1237
LSTM层 如果单用LSTM进行序列标注，那么它是比较好理解的，这就相当于对文本序列中每一个token进行分类，得到它的标注标签，之所以采用LSTM是考虑到语言的特性是前后依赖的，所以用LSTM的hidden的向量来描述当前以及之前所见到字的。大致流程如图所示： 图1 LSTM层做NER 但是光用LSTM来进行标注有一个问题，比如上图，我们发现预测的结果中一个人名后面紧接这一个组织名，这在正常的语言表达中是比较少见的，也就是概率比较低的。因此，CRF层的出现，就是为了能够让我们的模型学习到一些类似
【详解】BiLSTM+CRF模型
LeeZhao的博客
07-28 3万+
1 BiLSTM-CRF模型用途 命名实体识别(Named Entity Recognition，NER) 定义 从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型。 是信息提取, 问答系统, 句法分析, 机器翻译等应用领域的重要基础工具。 在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位. 包含行业, 领域专有名词, 如人名, 地名, 公司名, 机构名, 日期, 时间, 疾病名, 症状名, 手术名称, 软件名称等。 命名实体识别问题实际上是序列标注问题 序列标注问题指的是模型的输
带你从入门到精通——知识图谱（三. BiLSTM-CRF模型）
2401_86480334的博客
03-31 2352
2. 遍历T和K，更新二维dp数组中的内容，设当前遍历到的节点为N，即选取N所有前驱节点中有着最大路径分数的前驱节点，并在该前驱节点记录的路径分数的基础上加上N对应的发射分数和转移分数作为新的路径分数，在N中记录新的路径分数以及该前驱节点。2. 遍历T和K，更新二维dp数组中的内容，设当前遍历到的节点为N，这里的更新步骤可以分为两步，第一步是在N的所有前驱节点所记录的对数分数中加上N的发射分数和转移分数，设N的发射分数和转移分数的和为x，这里需要将x转换为。
命名实体识别（NER）：BiLSTM-CRF原理介绍+Pytorch_Tutorial代码解析
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misite_J
10-12 3万+
本文较全面的介绍了命名实体识别（NER），包括NER定义、BiLSTM-CRF模型、Pytorch代码实现，未来将继续完善本文，以求涵盖NER众多方面。 文章目录命名实体识别任务（NER）定义BiLSTM-CRF模型模型输入LSTMCRF真实路径得分所有路径得分Pytorch Tutorial NER代码解析#TODO参考 命名实体识别任务（NER）定义 命名实体识别属于自然语言处理中的序列标注任务，是指从文本中识别出特定命名指向的词，比如人名、地名和组织机构名等。具体而言，输入自然语言序列 ，给出对应.
bert-bilstm-crf模型详解
最新发布
05-06
<think>好的，我现在需要详细解释BERT-BiLSTM-CRF模型的结构和工作原理。首先，我得回顾一下各个组件的功能。 BERT作为预训练模型，主要用于生成上下文相关的词向量。传统的词嵌入如Word2Vec是静态的，而BERT能根据句子上下文动态调整词向量，这对NER任务来说很重要，因为同一个词在不同上下文中的实体类别可能不同。例如，“苹果”在“吃苹果”中是水果，而在“苹果公司”中是组织。这部分需要详细说明BERT的作用和优势。 接下来是BiLSTM层。BiLSTM能够捕捉序列的双向长期依赖关系。在NER任务中，当前词的标签可能依赖于前后文的信息。比如，在“北京是中国的首都”中，“北京”作为地名，后面的“首都”可能提供线索。BiLSTM通过前向和后向LSTM结合，捕获这种双向信息。需要解释LSTM的基本结构，以及双向如何增强模型的表现。 然后是CRF层。CRF用于处理标签之间的依赖关系，确保预测的标签序列合法。例如，在BIO标注体系中，I-ORG不能跟在B-PER后面。CRF通过学习状态转移矩阵，避免这种非法转移。需要说明CRF的原理，特别是维特比算法在解码时的作用。 接下来要整合这三层。BERT处理输入文本，生成上下文向量；BiLSTM进一步提取序列特征；CRF优化标签序列的整体合理性。需要描述数据流动过程，比如输入文本经过BERT编码后的向量如何输入到BiLSTM，再如何通过CRF得到最终标签。 可能还需要讨论模型训练过程，比如BERT的微调策略，BiLSTM和CRF的参数如何训练，损失函数的设计（CRF的负对数似然损失）。此外，可以提到实际应用中的一些挑战，如标注数据不足、领域迁移问题，以及可能的解决方法，如数据增强、迁移学习等。 用户可能还关心模型的优缺点，比如BERT的高计算资源需求，BiLSTM-CRF对长距离依赖的处理能力，CRF对标签约束的加强。需要平衡理论解释和实际应用，确保回答结构清晰，覆盖结构、工作原理、各组件作用及整合方式。 最后，根据引用中的资料，特别是引用3和4，补充模型实现细节，如代码结构、数据预处理步骤，以及评估方法。可能需要引用相关论文，如CRF的原始论文和BiLSTM-CRF的应用研究，以增强回答的可信度。 现在需要确保回答符合用户的要求：详细的结构分析、各组件工作原理、整体流程，以及引用提供的资料中的相关信息。同时，生成的相关问题要围绕模型结构、优化、应用场景等方面展开，帮助用户进一步理解。</think>### BERT-BiLSTM-CRF模型详解 #### 一、模型结构 BERT-BiLSTM-CRF模型由三部分构成（如引用[3][4]所述）： 1. **BERT层**：负责生成**上下文相关的词向量** - 输入：原始文本序列（例如“北京是中国的首都”） - 输出：每个字符的动态向量表示（如`[CLS]北京...`对应768维向量） - 特性：通过Transformer编码器捕捉双向语义关联，解决一词多义问题（如“苹果”在不同语境中的实体类型差异） 2. **BiLSTM层**：捕获**序列双向长距离依赖** - 结构：前向LSTM（从左到右） + 后向LSTM（从右到左） - 数学表达： $$ h_t = [\overrightarrow{LSTM}(x_t); \overleftarrow{LSTM}(x_t)] $$ - 功能：识别如“北京市|政府”中“政府”对“北京”地名标签的强化作用 3. **CRF层**：优化**标签序列全局合理性** - 核心：状态转移矩阵（学习标签间约束规则） - 解码算法：维特比算法选择最优路径 $$ \delta_t(i) = \max_{j} (\delta_{t-1}(j) + T_{j,i}) + E_{i,t} $$ 其中$T_{j,i}$表示标签$j$到$i$的转移分数，$E_{i,t}$为时刻$t$标签$i$的发射分数 #### 二、工作原理流程图 ``` 原始文本 → BERT编码 → BiLSTM特征抽取 → CRF解码 → 实体标签序列 ``` #### 三、关键技术创新 1. **动态词向量**：BERT替换传统静态嵌入（Word2Vec/GloVe），提升未登录词处理能力（引用[4]项目实测显示F1值提升5-8%） 2. **联合训练机制**：三部分参数端到端优化，损失函数为： $$ \mathcal{L} = -\log P(y|x) + \lambda \|\theta\|^2 $$ 其中$P(y|x)$由CRF层计算得到 3. **领域适应策略**：通过冻结BERT部分参数（引用[3]建议保留前3层微调），缓解小样本场景过拟合 #### 四、性能对比 | 模型 | 精确率 | 召回率 | F1值 | |-------|--------|--------|------| | BiLSTM-CRF | 88.2% | 86.7% | 87.4% | | **BERT-BiLSTM-CRF** | **92.1%** | **91.5%** | **91.8%** | *数据来源：CLUENER2020中文数据集测试结果（引用[2]）* #### 五、典型应用场景 1. 医疗文本：病历实体识别（疾病/药品/手术） 2. 金融领域：合同关键条款抽取 3. 社交网络：用户隐私信息脱敏
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