序列模型标注

最新推荐文章于 2022-12-13 21:17:04 发布
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序列标注常用模型CRF、HMM、MEMM简介及比对
data+scenario+science+insight
08-07 1006
序列标注常用模型CRF、HMM、MEMM简介及比对 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model，MEMM）以及条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是序列标注中最常用也是最基本的三个模型。 生成式模型：联合概率P(Y, X) = P(Y|X) * P(X)=P(X|Y)*P(Y) 判别式模型：条件概率P(Y|X) = P(X|Y) / P(X) 从机器学习视角来看贝叶斯，
序列标注模型（二）—— CRF
07-08 712
##HMM、MEMM、CRF对比 这里，先来比较一下HMM、MEMM、CRF [参考链接](https://blog.youkuaiyun.com/lskyne/article/details/8669301?utm_source=blogxgwz7) #### HMM(隐马尔科夫模型) HMM模型中存在两个假设：一是输出观察值之间严格独立，二是状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关(一阶马尔可夫模型)。 特点：对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。 #### MEMM(...
序列标注模型（一）——HMM
07-08 1207
二话不说，先上代码 import torch class HMM(object): def __init__(self, N, M): """Args: N: 状态数，这里对应存在的标注的种类 M: 观测数，这里对应有多少不同的字 """ self.N = N self.M = M # 状态转移概率矩阵 A[i][j]表示从i状态转移到j状态的概率
序列标注模型
lionzl的专栏
11-26 2198
序列标注模型   (2015-01-30 09:29:34) 转载▼     背景知识 序列标注模型被广泛应用于文本处理相关领域，例如分词、词性标注、命名实体识别等方面。现有的序列标注模型主要有HMM，MEMM 以及 CRF，通过对这几种自然语言处理中常用的序列标注模型进行对比，分析其各自的优缺点。 在介绍三种序列标注模型
序列标注模型详解
欢迎光临啊噗不是阿婆主的酒馆
11-14 8659
HMM、MaxEnt、CRF 模型介绍 随着近年来互联网等新兴媒体的快速发展，人类已经进入了信息爆炸的时代。同时也越来越希望计算机能够理解人类的语言，以更好地帮助人类完成各种日常工作。因此自然语言处理成为了近年来的研究热点。 而在自然语言处理中，序列标注模型是最常见的模型，也有着广泛地应用。与一般分类问题不同的是，序列标注模型输出的是一个标签序列。通常而言，标签之间是相互联系的，构成标签之间的结构...
自然语言处理--序列标注模型
s1120080286的专栏
01-28 3742
       在人工智能异常火爆的当下，自然语言处理技术因其具有广泛的应用领域、良好的计算性能等因素备受科研人员的青睐；而序列标注是自然语言处理领域的一个非常常见的问题，从分词、词性标注，到较深层的组块分析以至更为深层的完全句法分析、语义角色标注等任务，都可以看作是典型的序列标注问题。       序列标注问题指对序列中每个元素进行标记，输出标记序列y = y1, . . . , yn，n是序列...
序列标注问题模型
dark的博客
11-15 304
序列标注问题是自然语言处理NLP中的常见问题。 1.条件随机场(Conditional Random Field) 2.隐马尔科夫模型(Hidden Markov model) 3.RNN(Recurrent Neural Network)
用预训练BERT实现序列标注模型.zip
01-07
依赖环境 python==3.6.5 allennlp==0.9.0 torch==1.3.1 运行 训练atis python3 train.py --config_path ./config/bert.atis.json --output_dir ./output/bert-atis/ 预测atis python3 test.py --output_dir ./output...
ERNIE 3.0中文预训练模型进行MSRA序列标注
06-01
ERNIE 3.0中文预训练模型进行MSRA序列标注 文章链接：...
基于Pytorch+BERT+CRF的NLP序列标注模型，目前包括分词，词性标注，命名实体识别等.zip
11-16
目前包括分词，词性标注，命名实体识别等.zip基于Pytorch+BERT+CRF的NLP序列标注模型，目前包括分词，词性标注，命名实体识别等.zip基于Pytorch+BERT+CRF的NLP序列标注模型，目前包括分词，词性标注，命名实体识别等...
HMM隐马尔可夫模型用于序列标注
fs1341825137的博客
07-27 1462
NLP必会生成模型-HMM
NLP基础任务—序列标注任务.zip
07-14
本次要完成 nlp 四大基础任务之一的序列标注任务，也叫做命名实体识别。即是在给定文本中能够对词性、人名地名等特定信息进行标注。 实验主要采用循环神经网络进行搭建，每一条样本输入是一条句子（对应的嵌入向量...
序列标注模型综述
欢迎光临啊噗不是阿婆主的酒馆
11-09 3494
命名实体识别是序列标注的子问题，需要将元素进行定位和分类，如人名、组织名、地点、时间、质量等。命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比） 命名实体。 一般来说进行命名实体识别的方法可以分成两大类：基于规则的方法和基于统计的方法。 基于规则的方法是要人工建立实体识别规则，存在着成本高昂的缺点。 基于统计的方法一般需...
【一起入门NLP】中科院自然语言处理第12课-NLP基础任务③：序列标注问题（马尔可夫模型）
vector的博客
12-27 1406
专栏介绍：本栏目为 “2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理” 课程记录，不仅仅是课程笔记噢～ 一起来看看吧???? 这里写目录标题序列标注问题概述马尔可夫模型隐马尔可夫模型神经网络序列标注模型 序列标注问题概述 在自然语言处理任务中，有许多的任务可以转化为**“将输入的语言序列转化为标注序列”**来解决问题。如，命名实体识别、信息抽取、词性标注…… 标注问题是分类问题的推广，是复杂结构预测的简单形式（监督学习），许多自然语言处理问题 均可转化为序列标注问题。 马尔可夫模型 马尔科夫链：
序列标注 | (3) NER入门+BiLSTM-CRF模型原理+Pytorch代码详解(资料汇总)
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sdu_hao的博客
04-06 1万+
原文地址 最近在系统地接触学习NER（命名实体识别/实体抽取），但是发现这方面的小帖子还比较零散。所以我把学习的记录放出来给大家作参考，其中汇聚了很多其他博主的知识，在本文中也放出了他们的原链。希望能够以这篇文章为载体，帮助其他跟我一样的学习者梳理、串起NER的各个小知识点，最后上手NER的主流模型（Bilstm+CRF）。 全文结构 一、NER资料 二、主流模型Bilstm-CRF实现详解（Py...
序列标注（三）——模型对比
10-12 277
序列标注模型（一）——HMM 序列标注模型（二）—— CRF
【序列标注】kaggle实战系列-序列标注
weixin_44820505的博客
12-13 1671
序列标注任务（命名实体识别），识别出文本中的人名、地名和组织机构名。
序列标注简介
欢迎光临啊噗不是阿婆主的酒馆
11-09 5193
1. 序列标注 序列标注：简单的来说序列标注就是：给定一个序列，对序列中的每一个元素做一个标记，或者说给每一个元素打一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。 2. 标签 标签列表如下： B，即Begin，表示开始 I，即Intermediate，表示中间 E，即End，表示结尾 S，即Single，表示单个字符 O，即Other，表示其他，用于标记无关字符 ...
rnn词性标注算法_【NLP】一文完全搞懂序列标注算法
weixin_39634480的博客
11-22 829
来源 | 机器学习算法那些事 作者 | 石头序列标注模型用到了长短期记忆网络(LSTM)，条件随机场(CRF)，Highway网络，本文循序渐进的介绍了序列标注算法，Be patience ! 跟着小编的文章完全搞懂序列标注算法吧。1.目标序列标注模型的目标是用实体或词性标记句子的每个单词，如下图：其中PER标记的是人名，LOC标记的是位置，ORG标记的是组织。算法原理来自论文Empower Se...
序列标注模型数据集
最新发布
04-28
### 推荐适用于序列标注任务的机器学习数据集 #### 常见的序列标注任务及其对应的数据集 序列标注是一种常见的自然语言处理任务，其目标是对输入序列中的每个元素分配一个标签。这类任务通常应用于分词、命名实体识别（NER）、词性标注（POS Tagging）等领域。以下是几个适合于序列标注任务的经典数据集： 1. **CoNLL-2003 数据集** CoNLL-2003 是一种广泛使用的命名实体识别数据集，主要针对英语和德语。该数据集中包含了四个类别的命名实体：人名（PER）、地名（LOC）、组织机构名称（ORG）以及设施名称（MISC）。它被设计用来评估 NER 系统的表现，并且已经成为许多研究工作的基准数据集[^1]。 2. **Penn Treebank (PTB)** Penn Treebank 提供了一个大规模的英文语法树库，同时也提供了高质量的词性标注数据。这个数据集不仅有助于开发基于统计的方法解决 POS 标记问题，还能够支持其他多种句法分析任务的研究工作[^2]。 3. **Universal Dependencies (UD) 项目** Universal Dependencies 是一个多语言资源集合，旨在促进跨语言依赖解析技术的发展。该项目下的每一个子数据集均涵盖了丰富的形态学特征描述及依存关系信息，非常适合开展多语言环境下的序列标注实验[^3]。 4. **OntoNotes 数据集** OntoNotes 结合了多个层次的语言注解信息，包括音系、形素、句法和语义等方面的内容。特别是其中关于 NE 的部分特别适合作为训练和测试各种类型 NER 模型的基础材料之一[^4]。 5. **SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)** 虽然 SQuAD 主要用于问答系统评测，但它也可以间接服务于某些特定形式的序列标注应用——比如抽取答案片段时就需要考虑如何正确地标记出相应位置上的词语边界等问题[^5]。 6. **GENIA Corpus** GENIA 是生物医学领域内的一个重要文本挖掘资源，专门面向分子生物学方向的文章摘要提取而创建。它的独特之处在于引入了一些专属于生命科学范畴的概念定义方式，这对于探索垂直行业的专用术语理解非常有价值[^6]。 7. **BC2GM Gene Mention Recognition Task Data Set** BC2GM 集中体现了基因提及识别这一细分领域的挑战所在。通过参与此类竞赛活动所积累的经验教训可以帮助我们更好地改进现有方法论框架，在面对更加复杂的实际应用场景时取得理想成效[^7]。 8. **ACE Event Extraction Datasets** 自动事件检测是另一个重要的序列标注课题，涉及从自由流动的文字叙述里自动辨识出预设种类的动作发生实例的过程。ACE 计划所提供的系列资料正好满足这方面的需求，可供开发者们尝试构建高效的解决方案原型[^8]。 9. **SemEval Shared Tasks Related Corpora** SemEval 定期举办围绕着不同主题设定的各种共享任务比赛，期间产生的众多优质语料无疑构成了宝贵的学习素材宝库。例如近年来比较热门的情感分析、意见挖掘等相关议题下都有相应的配套练习样本可用作参考依据[^9]。 以上列举了几种典型的可用于序列标注建模实践过程当中的公开可获取数据库选项；当然除此之外还有很多其他的潜在候选对象等待发掘利用。具体选择哪一款取决于当前项目的特殊需求背景考量因素综合权衡之后再做决定最为稳妥合理。 ```python # 示例代码展示如何加载 CoNLL-2003 数据集并进行简单的预览操作 from sklearn.datasets import fetch_openml conll_data = fetch_openml(name='CoNLL-2003', version=1, as_frame=True) print(conll_data.frame.head()) ```
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