命名实体识别NER:LSTM-CRF模型

最新推荐文章于 2025-04-08 19:39:19 发布
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分类专栏： 自然语言处理NLP 文章标签： 实体识别 LSTM CRF
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/woniu201411/article/details/117732489
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本文介绍了LSTM-CRF模型在命名实体识别（NER）中的使用。LSTM通过门控机制处理长期依赖，而CRF层则通过学习标签转移概率矩阵来改善输出序列的合理性。损失函数结合了LSTM的标签预测得分和CRF的标签转移得分，以寻找最佳标签路径。

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目录

一、LSTM-CRF模型

1、LSTM

2、CRF

二、损失函数

 

一、LSTM-CRF模型

1、LSTM

LSTM（长短期记忆神经网络）能够学习长的依赖关系，将以前的信息连接到当前任务中。

LSTM存储信息的能力由门结构控制：

1、丢弃信息

      LSTM的第一步是决定我们要从细胞状态中丢弃什么信息，该决定由遗忘门实现，它查看ht-1(前一个输出)和xt(当前输入)，并为单元格状态Ct-1(上一个状态)中的每个数字输出0和1之间的数字。1代表完全保留，而0代表彻底删除。

2、存储信息<

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nlp基础—12.LSTM-CRF模型介绍
柳杰的博客
07-08 5471
文章目录引言一、模型介绍1. LSTM模型2. BI-LSTM（双向LSTM）模型3.CRF模型4. LSTM+CRF模型5. BiLSTM+CRF模型 引言   本文讨论的是序列标注问题，所使用的模型是将两种现有的模型(LSTM+CRF)进行拼接，一种模型是双向LSTM模型，一种是CRF模型。下面介绍如何结合LSTM和CRF用于sequence tagging，并且对这些结合的效果进行测量。 一、模型介绍   本篇文章涉及以下几种模型：LSTM,BI-LSTM,CRF,LSTM+CRF,BI-LSTM+C
LSTM+CRF
weixin_46687533的博客
01-30 499
CRF部分： CRF是一种概率图模型，它在给定输入序列的情况下，通过考虑相邻元素之间的关系来预测序列中每个元素的标签。CRF层通常位于LSTM层的顶部，它学习标签之间的转移概率，从而确保输出的标签序列在统计上是合理的。LSTM+CRF模型在许多NLP任务中表现出色，因为它们结合了深度学习在特征表示学习方面的强大能力以及CRF在序列标注方面的优势。对于给定的序列，LSTM会为序列中的每个元素生成一个特征向量，该向量编码了该元素的上下文信息。使用带标签的数据训练LSTM，以学习序列的特征表示。
LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现
deephub
10-19 4912
在过去，CRF-LSTM模型已被广泛用于序列标记任务，但与最近的Transformer模型相比，它们也存在一定的缺点。一个重要的缺点是，CRF-LSTM不擅长对序列元素之间的长期依赖关系进行建模，而倾向于更好地处理局部上下文。这与transformer的情况不同，因为它们的自注意力机制能够捕获远程依赖关系，擅长建模全局上下文CRF-LSTM模型的另一个问题是它们顺序处理序列，这限制了并行化，并且对于长序列可能很慢，而transformer并行处理序列，因此通常更快。
【翻译】用于序列标记的双向LSTM-CRF模型
最新发布
sqweeks的博客
04-08 66
在这篇论文中，我们提出了各种基于长短期记忆（LSTM）的序列标记模型。这些模型包括LSTM网络、双向LSTM（BI-LSTM）网络、具有条件随机场（CRF）层的LSTM（LSTM-CRF）和具有CRF层的双向LSTM。我们的工作是首次将双向LSTM CRF（表示为BI-LSTM-CRF）模型应用于NLP基准序列标记数据集。我们证明，由于双向LSTM组件，BILSTM-CRF模型可以有效地使用过去和未来的输入特征。由于CRF层，它还可以使用句子级标签信息。
LSTM+CRF模型
创业者
10-02 950
在序列标注任务中，LSTM用于对输入序列进行特征提取和上下文建模，而CRF用于将LSTM得到的特征序列映射为最终的标签序列。通过输入数据和上一个隐藏状态，计算输入门的开关值，并将其乘以输入数据，得到要更新到细胞状态的部分。通过输入门、遗忘门和输出门的计算，LSTM能够有效地捕捉到序列数据中的长期依赖关系，从而更好地处理序列任务，比如语言建模、机器翻译、文本生成。与传统的基于规则或者序列标注算法相比，CRF模型能够通过学习标签之间的关系，更好的适应任务特征和上下文信息，会提升序列标注任务的性能。
使用双向 LSTM 和 CRF 进行中文命名实体识别
nalanqingcheng1314的博客
09-22 859
本文介绍了使用双向 LSTM 和 CRF 进行中文命名实体识别的方法，并对代码进行了详细分析。通过设置合适的超参数、进行数据预处理、构建模型和设置回调函数，可以有效地训练模型并进行准确的预测和评估。这种方法在命名实体识别任务中具有较高的准确性和实用性，可以应用于各种自然语言处理任务中。希望本文对大家理解和使用双向 LSTM 和 CRF 进行命名实体识别有所帮助。如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。
BiLSTM-CRF-NER-PyTorch：此存储库包含BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现，用于命名实体识别任务
02-05
此存储库包含BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现，用于命名实体识别任务。 代码结构 在项目的根目录，您将看到： ├── pyner | └── callback | | └── lrscheduler.py　 | | └── trainingmonitor.py　 | | └...
基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现
05-20
中文命名实体识别系统运行步骤 已训练好的BERT_IDCNN_LSTM_CRF模型（如果有），下载到data/model 检查配置constants.py 单次运行系统，执行Wrapper.py，命令为 Wrapper.py "新华网1950年10月1日电(中央人民广播电台...
基于pytorch实现的bert-bilstm-crf-ner命名实体识别源码+数据集+项目说明.zip
10-13
近年来，随着自然语言处理技术的迅猛发展，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER...随着技术的不断进步和模型的不断优化，未来在命名实体识别和其他NLP任务中，BERT-BiLSTM-CRF模型的应用前景将更加广阔。
NER-LSTM-CRF：一个易于使用的命名实体识别（NER）工具包，在张量流中实现了Bi-LSTM + CRF模型
02-06
一个易于使用的命名实体识别（NER）工具包，在张量流中实现了LSTM + [CNN] + CRF模型。 该项目短期内不再维护，PyTorch版本： : 1.型号 Bi-LSTM / Bi-GRU + [CNN] + CRF，其中CNN层针对英文，捕获字符特征，通过...
深度学习学习笔记-双向LSTM-CRF模型论文研读
优快云XXCQ的博客
07-25 5070
概念引入 命名实体识别 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 定义 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。 信息抽取 信息抽取（information extraction），即从自
双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具
06-04
双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具，可以使用自己的语料进行训练，欢迎大家交流学习。训练数据需要自己进行获取
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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％
知识图谱3-LSTM+CRF for NER
qfikh的博客
12-18 1289
Ref：http://xtf615.com/2018/11/27/ner/ 摘抄到自己的博客上方便修改，添加备注。 比较深澳，后面的就看不懂了，之后再整理吧。 LSTM+CRF NER 本文将借鉴论文《End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF》中的思路和方法实现命名实体识别。 目标 NER英文命名实体识别的...
使用LSTM-CRF模型进行命名实体识别的卓越选择
gitblog_00085的博客
06-08 400
使用LSTM-CRF模型进行命名实体识别的卓越选择 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 这个开源仓库提供了一个基于LSTM-CRF的模型，用于执行命名实体识别（或序列标注）。该模型与Lample等人，(2016)所提出的模型相同，但去掉了BiLSTM之后的tanh层。我们在这个项目中达到了CoNLL-2003和OntoNotes 5.0英文数据集的最新最优性...
Bi-LSTM+CRF理解
pyxiea
03-12 3897
学习资料： [1] 基于BiLSTM-CRF模型的序列标注（Tensorflow） [2] 最通俗易懂的BiLSTM-CRF模型中的CRF层介绍 [3] CRF Layer on the Top of BiLSTM - 5 \quad 资料[2]的原系列文章的一篇 训练阶段 资料 [1] 对BiLSTM的那部分解释比较清楚，但是讲到CRF层出错了。就像资料 [2,3] 所说，我们需要计算的是的真...
文本信息抽取 | 基于 LSTM 的命名实体识别
ttrr27的博客
10-13 2048
Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要了解文本信息抽取的内容，以《基于LSTM的命名实体识别》这一项目作为示例展示文本信息抽取的意义。
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