BiLSTM-CRF模型中CRF层的解读

最新推荐文章于 2022-03-29 18:41:16 发布

转载最新推荐文章于 2022-03-29 18:41:16 发布 · 388 阅读

本文深入解析了BiLSTM-CRF模型中CRF层的工作原理与应用，通过一系列文章详细介绍了如何将CRF层应用于序列标注任务，特别是在自然语言处理领域的命名实体识别等任务中，展示了其在提高模型性能方面的优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转自：

https://createmomo.github.io/

BiLSTM-CRF模型中CRF层的解读：

文章链接：

标题：CRF Layer on the Top of BiLSTM - 1  链接：https://createmomo.github.io/2017/09/12/CRF_Layer_on_the_Top_of_BiLSTM_1/

标题：CRF Layer on the Top of BiLSTM - 2  链接：https://createmomo.github.io/2017/09/23/CRF_Layer_on_the_Top_of_BiLSTM_2/

标题：CRF Layer on the Top of BiLSTM - 3  链接：https://createmomo.github.io/2017/10/08/CRF-Layer-on-the-Top-of-BiLSTM-3/

标题：CRF Layer on the Top of BiLSTM - 4 链接：https://createmomo.github.io/2017/10/17/CRF-Layer-on-the-Top-of-BiLSTM-4/

标题：CRF Layer on the Top of BiLSTM - 5 链接：https://createmomo.github.io/2017/11/11/CRF-Layer-on-the-Top-of-BiLSTM-5/

标题：CRF Layer on the Top of BiLSTM - 6 链接：https://createmomo.github.io/2017/11/24/CRF-Layer-on-the-Top-of-BiLSTM-6/

关注博主即可阅读全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_34037977

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

自然语言处理之命名实体识别：Bi-LSTM-CRF：中文分词与词性标注

zhubeibei168的博客

04-17

1185

词性标注（Part-of-Speech Tagging，POS Tagging）是自然语言处理中的一个基础任务，它为文本中的每个词附上一个表示其语法功能的词性标签。词性标签通常包括名词、动词、形容词、副词、介词、连词、代词、数词、量词、方位词、时态词、语气词、助词、叹词、拟声词等。双向LSTM（Bi-LSTM）结合了两个LSTM层，一个正向LSTM和一个反向LSTM。正向LSTM从左到右处理序列，而反向LSTM从右到左处理序列。通过这种方式，Bi-LSTM能够同时利用序列的前后文信息，从而提高模型的性能。

BiLSTM-CRF代码实现

MyHeartWillGoOn

07-01

779

BiLSTM-CRF代码实现Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging解读CRF+BiLSTM代码分步骤解读本次数据集来源：NER数据集解压后的数据集包含两个文件，一个是source_BIO.txt，另一个是target_BIO.txt，即对应着原文和真实标签，两者都是一个字对应一个字。第三步原始数据集处理第七步训练首先需要说明的是，我没有训练所有的数据，因为计算资源和时间的限制，本次训练仅仅为了实现使用BATCH的训

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

tf2crf:张量流2 keras的CRF层

05-16

tf2crf 一个简单的CRF层用于tensorflow 2 keras 支持keras遮罩安装 $ pip install tf2crf 特征易于使用的带有张量流的CRF层支持混合精度训练支持具有DSC丢失的ModelWithCRFLossDSCLoss，这会在数据不平衡的情况下提高f1得分（请参阅）注意力在keras_contrib中添加CRF之类的内部内核，因此现在无需在CRF层之前堆叠Dense层。我已经更改了将损耗函数和精度函数放在CRF层中的以前的方式。相反，我选择使用ModelWappers（称为jaspersjsun），它更干净，更灵活。尖端 tensorflow> = 2.1.0建议使用与您的tf版本兼容的最新tensorflow-addons。例子 import tensorflow as tf from tf2CRF import CRF

最通俗易懂的BiLSTM-CRF模型中的CRF层介绍

cz的博客

03-01

2517

背景知识你唯一需要了解的是什么叫命名实体识别。如果你不了解神经网络，CRF以及其他相关知识也没有关系，我会用通俗易懂的语言来解释清楚。 1 简介在命名实体识别领域，基于神经网络的实现方法是非常流行和常用的。举个例子，该文讲述的用词嵌入和字嵌入的BiLSTM-CRF模型就是其中一种。我将以该模型为例解释CRF层的工作原理。开始之前我们规定在数据集中有两类实体，人名和组织机构名称。所以，其实在我们的数据集中总共有5类标签： B-Person （人名的开始部分） I- Person （人名的中间部分） B

BiLSTM-CRF中CRF层解析-5

Suan2014的博客

04-25

2569

2.6 预测标签在之前的章节中，我们详细地介绍了BiLSTM-CRF模型和CRF损失函数的细节，大家可以采用开源工具（Keras, Chainer, TensorFlow等）完成自己的BiLSTM-CRF模型。模型搭建过程中，非常重要的是反向传播的实现，不要担心，这些框架在训练过程中可以自动的完成反向传播（即，计算梯度、更新模型参数）。而且，有一些框架已经完成的CRF层，此时，添加CRF层就只是...

最通俗易懂的BiLSTM-CRF模型中的CRF层讲解

datayx的文章

09-16

2744

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习公众号：datayx本文翻译自GitHub博客上的原创文章，结尾有原文链接。文章没有晦涩的数学公式，而是...

BiLSTM中的CRF层（一）简介

徐先森的博客

08-23

6641

BiLSTM中的CRF层详解提纲本篇文章包括以下几个部分： 1.简介 2.举例说明 3.BILSMT+CRF实现一、简介在命名实体识别任务中，基于神经网络的方法是非常流行和常用的。论文《Neural Architectures for Named Entity Recognition》基于词嵌入和字嵌入提出了一种BiLstm-CRF模型，本文将基于这篇论文来举例说明CRF层是如何起作用的。如果你不知道BiLSTM和CRF，那么你只需要记住他们是命名实体识别中两个完全不同的网络层...

NLP-命名实体识别-BiLSTM-CRF

最新发布

12-09

这份资源为医疗领域的NLP研究人员和开发者提供了一套完整的BiLSTM-CRF模型实现方案，从数据预处理到模型训练，再到结果可视化和评估，一应俱全，极大地降低了上手难度，并加速了模型的开发与部署过程。通过这套资源...

BILSTM-CRF代码讲解

Peiyan_er的博客

10-15

3152

BILSTM-CRF代码第一部分:导包 1.torch.nn包中主要包含了用来搭建各个层的模块（Modules），比如全连接、二维卷积、池化等；torch.nn包中还包含了一系列有用的loss函数。 2.torch.optim包则主要包含了用来更新参数的优化算法，比如SGD、AdaGrad、RMSProp、 Adam等。 3.import torch.autograd as autograd这是求自动微分的第二部分用于设置随机初始化的种子，即上述的编号，编号固定，每次获取的随机数固定。 1.序列预测函

天池比赛回顾：使用BiLSTM-CRF模型提取PDF简历信息

此外，我们还将结合标签和压缩包子文件列表中的内容，对天池比赛、BiLSTM-CRF模型以及PDF信息提取进行更全面的解读。首先，我们需要了解天池比赛这一平台。天池是阿里巴巴集团推出的数据科学竞赛平台，它提供了...

CRF Layer on the top of BiLSTM-3_trans

qq_25992377的博客

02-25

202

https://createmomo.github.io/2017/10/08/CRF-Layer-on-the-Top-of-BiLSTM-3/ CRFloss由真实标签序列分数和所有可能标签序列的分值组成。真实标签序列的分数在所有可能的标签序列中，应当是得分最高的一个。如下图所示，假设一个句子由5个单词组成，这个句子的所有标签序列的可能结果有N个，第i个标签序列的分值为p(i)。那么总分...

CRF层说明（以BI-LSTM为例）

weixin_38525326的博客

03-30

2166

CRF层说明如果没有CRF层您可能已经发现，即使没有CRF层，如下图所示，换句话说，我们依然可以训练BiLSTM命名实体识别模型。因为BiLSTM输出的每一个单词都是数据标签。对于每个单词我们都可以选择得分最高的标签。举个例子，对于Wo,"B-Person"拥有最高的Score，因此我们可以选择“B-Person”作为其最佳预测标签。同样的，我们对于W1可以选择由此I-Person,对于...

BiLSTM中的CRF层（二）CRF层

徐先森的博客

09-20

2222

前言：本文翻译，原文地址：https://createmomo.github.io/2017/09/12/CRF_Layer_on_the_Top_of_BiLSTM_2/ 上一节中《BiLSTM中的CRF层（一）简介》，CRF层可以加入一些约束来保证最终预测结果是有效的。这些约束可以在训练数据时被CRF层自动学习得到。约束一般有如下：句子的开头应该是“B-”或“O”，而不是“I-”。 “B-label1 I-label2 I-label3…”，在该模式中，类别1,2,3应该是同一种实体类别

2 CRF Layer (Emission and Transition Score) | CRF层（发射和过渡分数）

young的博客

12-20

1737

回顾在上一节中，我们知道CRF层可以从训练数据集中学习一些约束，以确保最终的预测实体标签序列有效。约束可能是：句子中第一个单词的标签应以“ B-”或“ O”开头，而不是“ I-” 在此模式下，“ B-label1 I-label2 I-label3 I-…”应与label1，label2，label3…是相同的命名实体标签。例如，“ B-Person I-Person”有效，但“ B...

详细通俗重点CRF层讲解

kyle1314608的博客

06-22

4734

本文翻译自GitHub博客上的原创文章，结尾有原文链接。文章没有晦涩的数学公式，而是通过实例一步一步讲解CRF的实现过程，是入门CRF非常非常合适的资料。相关项目代码： BERT-BiLSMT-CRF-NER https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER 概述该文章系列包括以下内容：概念介绍 — 基于 BiLSTM-CRF模型中的命名实体识别任务中的CRF层解释例子详解 — 用一个玩具的例子详细解释CRF是如何工作的 Chainer实现 — 用基于Cha

BiLSTM-CRF中CRF层的作用

qq_42189083的博客

04-17

5499

1、先验知识: 命名实体识别或序列标注，基本掌握LSTM、CRF的基本概念。也可参考： LSTM CRF 2、基本概念与假设：假设我们的数据集中有两类实体——人名和地名，与之相对应在我们的训练数据集中，有五类标签： B-Person， I- Person，B-Organization，I-Organization， O 假设句子x由五个字符w1,w2,...

CRF Layer on the Top of BiLSTM--翻译

young的博客

12-20

446

CRF Layer on the Top of BiLSTM || CRF层（BiLSTM的顶层） CRF Layer on the Top of BiLSTM - 1Outline and Introduction | 概述与简介 CRF Layer on the Top of BiLSTM - 2(Emission and Transition Score) |CRF层（发射和过渡...

BiLSTM模型中CRF层的运行原理

edward_zcl的博客

09-25

2101

第一次知道CRF是在参加DeeCamp2019的时候知道的，当时有人在强化学习中使用它，结合一般的强化学习(Q-learning,策略梯度，期望价值/动作回报函数)，马尔可夫随机场，蒙特卡洛搜索树以及CRF进行的快手小游戏开发。后来，在百度的PaddlePaddleNLP的课程中知道，它在NLP领域也使用非常多，尤其是在注意力机制模型中，比如：bert等transformer模型。本文框架如下：...

【NLP笔记】CRF原理初探

appleclub666的博客

03-29

2837

写在前面：本人刚刚入门NLP三个月，希望通过记录博客来巩固自己的知识，增进对知识的理解。