Attention_BiLSTM+CRF

Bi-LSTM与Attention机制
最新推荐文章于 2020-11-23 21:08:58 发布
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分类专栏： NLP
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011523796/article/details/87542951

参考：
https://academic.oup.com/bioinformatics/article/34/8/1381/4657076

https://github.com/lingluodlut/Att-ChemdNER

https://blog.youkuaiyun.com/buppt/article/details/82961979

https://blog.youkuaiyun.com/u014108004/article/details/84141870

https://leowood.github.io/2018/07/05/基于Attention机制的Bi-LSTM关系抽取-分类-读书报告/

https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10208227.html

http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10561-1018873316.htm

https://blog.youkuaiyun.com/mpk_no1/article/details/72618683

An Attention-Based BiLSTM-CRF Model for Chinese Clinic NER
04-27
An Attention-Based BiLSTM-CRF Model for Chinese Clinic Named Entity Recognition；基于注意力的 BiLSTM-CRF 模型 中国门诊病历文本命名实体识别
基于BLSTM-Attention-CRF模型的新能源汽车领域术语抽取
07-03
从深度学习的角度出发,提出了一种基于Attention 的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM)与条件随机场(conditional random fields,CRF)相结合的领域术语抽取模型(BLSTM_Attention_CRF 模型),并使用基于词典与规则相结合的方法对结果进行校正,准确率可达到 86%以上,该方法切实可行。
BiLSTM-Attention文本分类
12-21
概述 上一篇中使用BiLSTM-Attention模型进行关系抽取，因为只放出了较为核心的代码，所以看上去比较混乱。这篇以简单的文本分类为demo，基于pytorch，全面解读BiLSTM-Attention。 文本分类实战 整体构建 首先，我们导入需要的包，包括模型，优化器，梯度求导等，将数据类型全部转化成tensor类型 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable import torch.nn.fu
An attention-based BiLSTM-CRF approach to document-level chemical named entity recognition
没有感情的刷题机器
01-07 1549
Abstract 基于传统的机器学习，其性能在很大程度上取决于特征工程。而且，这些方法是具有标记不一致问题的句子级方法。 我们提出了一种神经网络方法，（Att-BiLSTM-CRF）用于文档NER。 该方法利用通过Att获得的文档级全局信息来在文档中实施同一令牌的多个实例之间标记一致性 1 Introduction 在实践中，传统机器学习方法和深度学习方法都将N​​ER视为句子级任务，即，...
Attention in Character-Based BiLSTM-CRF for Chinese Named Entity Recognition
zycxnanwang的博客
09-09 1437
Attention in Character-Based BiLSTM-CRF for Chinese Named Entity Recognition 概述 作者提出了一种基于字符(区别于词)的中文命名实体识别方法。提取字符级特征和字形特征,字符级特征和字形特征 经过attention机制作用后得到最后的特征，特征作为框架BiLSTM-CRF的输入。经过BiLSTM-CRF的处理，完成 命名实体...
实体关系抽取pipline方式，使用了BiLSTM+CRF+BERT.zip
01-18
在这个项目中，采用了Pieline方式来实现这一过程，即通过一系列有序的模型进行处理，分别是BiLSTM+CRF用于命名实体识别（NER），然后使用BERT进行实体关系抽取。以下将详细阐述这两个关键组件以及它们在知识图谱构建...
基于轻量级的albert实现albert+BiLstm+CRF
05-20
《基于轻量级的ALBERT实现ALBERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别》 在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（NER）是一项基础且重要的任务，它涉及到从文本中抽取出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。本...
基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别
05-20
1、目录结构 data: 训练数据集 models: 构造的模型 result: 存放结果 ckpt: 存放模型的文件夹 log: 日志 conlleval.py: 计算模型性能用 data_helper: 数据处理 run.py: 执行程序 train_val_test.py: 训练、验证和...
基于BERT+BILSTM+CRF进行中文命名实体识别python源码+项目说明+模型+数据.zip
04-09
- BILSTM+Attention+CRF - BILSTM+CRF - IDCNN+CRF（1） - IDCNN+CRF（2） - log 记录数据 # 运行项目 **注意：需要用到bert网络的需要提前下载BERT预训练模型解压到data文件夹下** - 直接在IDE里运行项目 ...
使用keras实现BiLSTM+CNN+CRF文字标记NER
09-16
本篇将详细介绍如何使用Keras库构建一个BiLSTM（双向长短时记忆网络）+ CNN（卷积神经网络）+ CRF（条件随机场）的模型来解决NER问题。 首先，我们需要了解各个组件的作用： 1. **BiLSTM**：BiLSTM是LSTM（长短时...
BILSTM + CRF FOR NER
09-03
BILSTM + CRF FOR NER
BiLSTM_Attention.rar
12-04
BiLSTM+Attention网络PyTorch实现 100%能跑通 有训练好的网络结构 有代码 也可自己训练
Python-一个非常简单的BiLSTMCRF模型用于中文命名实体识别TensorFlow
08-11
一个非常简单的 BiLSTM-CRF 模型用于中文命名实体识别 (TensorFlow)
bilstm_crf.zip
04-11
基于 BiLSTM + CRF 的命名实体识别模型
Python3.7+Tensorflow2.0(TF2)实现Bilstm+mask-self-attention+CRF实现命名实体识别
qq_41626059的博客
10-20 4557
一、他说的是对的 前几天看到一篇关于大连理工大学的研三学长的去世新闻，仔细看了他的遗书，很是泪目。他说同样的条件，做出的实验结果是不同的。 在训练我这个模型的时候，深深体会到了这个感受，有时候收敛，有时候无论怎么也不收敛。可能这个还容易解释一点，模型的很多参数是初始化的，不同的参数会跑到局部最you，模型陷在了一个局部最优点，出不去。 可能我这个模型的结构和参数都有问题，在训练过程中，损失最低也就是0.9+，然后别的一直就很高，都是三位数的损失，然后在测试集上训练的损失也很高，很是头疼的。 希望大家一起加油
LSTM+Attention+CRF的原理讲解
数据大白的博客
10-12 4812
CRF 简单来说一组参数theta可以唯一确定一组模型，我们需要找到一组最优参数使得训练数据中 x->y 的概率最大化。将上述最大化的目标函数P取负，转化为最小化问题，即可用反向传播算法进行优化，找到近似最优参数theta。 在CRF模型中有一个简单的假设，即当前输出的标签只和上一级输出的标签以及当前的输入有关，所以Score(x, y)应该由两部分组成，一个是转移特征概率，一个是状态特征概率。什么意思呢，转移特征概率是指前一个输出标签为 B 的前提下我当前输出标签为某个值比如 I 的概率大小。而状
NLP15：使用BiLSTM、BiLSTM-CRF、BiLSTM-Attention、Bert-BiLSTM-CRF进行命名实体识别
大雄没有叮当猫的博客
11-23 7225
公众号：数据挖掘与机器学习笔记 1.基于BiLSTM的命名实体识别 Embedding+BiLSTM+BiLSTM+Dense from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Bidirectional, Dense, Dropout, Masking from tensorflow.keras.models import Sequential def build_model(): """ 使用Sequential构建模型网络:双
零基础入门--中文实体关系抽取（BiLSTM+attention，含代码）
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10-07 4万+
前面写过一片实体抽取的入门，实体关系抽取就是在实体抽取的基础上，找出两个实体之间的关系。 本文使用的是BiLSTM+attention模型，代码在这里，不定期对代码进行修改添加优化。 数据处理 其实数据处理的方法有很多，我用的是近两年英文论文使用的比较多的词向量+位置向量的方法。 中文实体关系抽取的数据实在是太难找了，我现在只有忘记在哪里找到的一个人物关系数据集。希望同学们能分享一些其他的数据集。...
pytorch_bert_bilstm_crf_ner
最新发布
03-26
### 使用 PyTorch 实现 BERT-BiLSTM-CRF 的命名实体识别 (NER) 为了构建一个基于 PyTorch 的 BERT-BiLSTM-CRF 模型用于命名实体识别任务，可以按照以下方法设计模型结构并完成其实现。 #### 1. 模型架构概述 BERT 是一种预训练的语言表示模型，能够捕捉上下文中的语义信息；BiLSTM 能够进一步提取序列特征；而 CRF 则负责优化整个标签序列的一致性和准确性。三者结合可以在 NER 任务上取得较好的表现[^1]。 #### 2. 主要模块说明 - **BERT 层**: 提取输入文本的上下文嵌入向量。 - **BiLSTM 层**: 对 BERT 输出的词向量进行双向 LSTM 编码，增强对局部依赖性的建模能力。 - **CRF 层**: 结合全局约束条件解码最优标签路径。 #### 3. 代码实现 以下是完整的代码框架： ```python import torch from torch import nn from transformers import BertModel, BertTokenizer class BERT_BiLSTM_CRF(nn.Module): def __init__(self, bert_model_name, num_labels, lstm_hidden_dim, device='cpu'): super(BERT_BiLSTM_CRF, self).__init__() # 加载预训练的 BERT 模型 self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_model_name).to(device) self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_model_name) # 获取 BERT 隐藏层维度 self.lstm_input_dim = self.bert.config.hidden_size # 双向 LSTM 设置 self.lstm = nn.LSTM(self.lstm_input_dim, lstm_hidden_dim // 2, bidirectional=True, batch_first=True).to(device) # 将 LSTM 输出映射到标签空间 self.fc = nn.Linear(lstm_hidden_dim, num_labels).to(device) # 初始化 CRF 层 self.crf = CRF(num_tags=num_labels, batch_first=True).to(device) def forward(self, input_ids, attention_mask=None, labels=None): # 输入经过 BERT 得到隐藏状态 outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)[0] # 经过 BiLSTM 进一步编码 sequence_output, _ = self.lstm(outputs) # 映射到标签空间 emissions = self.fc(sequence_output) if labels is not None: loss = -self.crf(emissions, labels, mask=attention_mask.byte()) return loss else: predictions = self.crf.decode(emissions, mask=attention_mask.byte()) return predictions ``` #### 4. 关键组件解释 - **BERT Layer**: `BertModel` 和 `BertTokenizer` 来自 Hugging Face Transformers 库，提供了强大的中文/英文分词和上下文表征功能[^2]。 - **BiLSTM Layer**: 接收来自 BERT 的输出作为输入，并对其进行双向 LSTM 处理，从而捕获更复杂的序列模式. - **CRF Layer**: 使用第三方库如 `pytorch-crf` 或自行定义 CRF 类，确保最终预测结果满足全局一致性约束[^4]。 #### 5. 数据加载与训练流程 数据加载部分可参考如下模板： ```python dataset = Dataset() loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=500, shuffle=True, collate_fn=collate_fn ) model = BERT_BiLSTM_CRF('bert-base-chinese', num_labels=len(label_map), lstm_hidden_dim=256, device=device).to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=LR) ``` 其中，`Dataset()` 和 `collate_fn` 函数需根据具体任务定制化实现。 #### 6. 总结 通过上述方式组合 BERT、BiLSTM 和 CRF，能够在复杂场景下有效提升命名实体识别的效果。此方案充分利用了各子模块的优势，在多个公开评测集合中表现出色[^3]。 ---
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