Bi-LSTM

文本分类实战（一）—— word2vec预训练词向量

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
weixin_30925411·2020-07-10 19:02

[深度学习] 自然语言处理 --- 基于Attention机制的Bi-LSTM文本分类

PengZhou等发表在ACL2016的一篇论文《Attention-BasedBidirectionalLongShort-TermMemoryNetworksforRelationClassification》。论文主要介绍了在关系分类任务中应用双向LSTM神经网络模型并加入Attention机制，从而避免了传统工作中复杂的特征工程，并在该任务中取得比较优秀的效果。一研究背景与动机关系抽取（分
曾先森~~·2020-07-06 14:33

charCNN、textCNN、BI-lstm、textRNN

一、charCNN1.要解决什么问题2.模型结构与设计思想（为什么这样设计）二、textCNN1.要解决什么问题输入一个[sequence,embedding_size]句子，对其进行分类；2.模型结构与设计思想（为什么这样设计）textCNN模型主要使用了一维卷积层和时序最大池化层。假设输入的文本序列由n个词组成，每个词用d维的词向量表示。那么输入样本的宽度为n，高为1，输入通道数为d。text
NanciZhao·2020-07-06 10:36

Pytorch入门（三）用Pytorch多特征预测股票（LSTM、Bi-LSTM、GRU）

输入数据pytorch的input:(seq_len,batch,input_size)，注意，LSTM本身是没有timestep这个参数的！！！我们希望每次通过前10s的数据预测下1s的数据的话，就相当于LSTM循环10次，这里一般有两种做法。第一种，如果你的数据处理完每次喂给LSTM层是(seq_len,batch,input_size)，当seq_len=1的时候，你需要手动写个for循环串
请叫我算术嘉·2020-07-05 13:10

[深度学习] 自然语言处理 --- 文本分类模型总结

文本分类包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMO，BERT等）的文本分类fastText模型textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention
曾先森~~·2020-06-30 20:41

RNN、LSTM、GRU、多层LSTM、Bi-LSTM

有些时候，主要考虑的是哪些输入，有时候，考虑的是（输入，输出）之间的模型；一、RNNf,g就是普通的激活函数，可能是tanh；二、LSTM此时，Ht~f(Xt,Ct-1,ht-1)在这里引入了一个新的变量Ct-1，它是什么意思呢？这里的f如何确定呢GRURt*H(t-1)：可以重置之前的信息，在Rt=0的矩阵位置进行丢弃，Rt=1的位置进行保留；三、多层RNN/LSTM多层RNN中，第一层的输入是
NanciZhao·2020-06-30 07:49

Pytorch框架下应用Bi-LSTM实现汽车评论文本关键词抽取

需要调用的模块及整体Bi-lstm流程importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnpfromtensorflowimportkerasimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorc
你在天堂遇到的五个人·2020-06-29 12:53

堆叠多层bi-lstm的方法

自己在搭建多层双向lstm网络的时候，看了很多的资料，一开始的时候搭建都是不成功的，后来看了官方的资料还有一些博客，使用了3种方法搭建成功了！方法1：n_hidden_units=50#隐藏层神经元数目num_layers=3#双向lstm神经网络的层数n_steps=15n_inputs=32X=tf.placeholder(dtype=tf.float32,[None,n_steps,n_in
little_whale_baby·2020-06-29 09:38

LSTM(长短期记忆) Bi-LSTM(双向长短时记忆)

LSTM是RNN的变形,也就是循环神经网络的形式之一,主要解决传统RNN记忆问题,距离较远的文本信息无法得到利用、距离较近但语义上关联不大的文本信息造成了太大的干扰。(像是一个容易遗忘的老人,记不住太久远之前的信息,所以就出现了LSTM,让他只记住有用的信息)传统RNN的问题分析:比如输入文本是我今天要做红烧排骨,首先要准备排骨,然后…,最后一道美味的菜就出锅了.这个时候我们要让RNN来判断我们到
sdfreregtrh·2020-06-29 07:10

Bi-LSTM

https://blog.csdn.net/vivian_ll/article/details/88974691https://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/70471066Bi-LSTM大致的思路是这样的，看图中最下方的输入层，假设一个样本（句子）有10个timestep（字）的输入x1,x2,…,x10x1,x2,…,x10。现在有两个相互分离的L
weixin_40200315·2020-06-28 23:16

【论文笔记】命名实体识别(NER)论文整理

BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTagging论文链接：https://arxiv.org/abs/1508.01991这篇文章比较了NLP几个经典任务：词性标注，命名实体识别上的模型，包括CRF，LSTM，Bi-LSTM
theoreoeater·2020-06-28 22:22

CRF层说明（以BI-LSTM为例）

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W2选择“
sweet virus·2020-06-28 21:26

Bi-LSTM原理及TensorFlow实现序列标注

本文整理了Bi-LSTM的原理，并在静觅博客静觅：TensorFlowBi-LSTM实现序列标注的基础上对TensorFlow搭建一个Bi-LSTM来处理序列标注问题的代码进行了详细的注释。
vivian_ll·2020-06-27 11:33

RNN 、LSTM、 GRU、Bi-LSTM 等常见循环网络结构以及其Pytorch实现

这篇文章主要是对之前一段时间里接触到的循环神经网络的相关知识进行一些总结，包括个人觉得初学难理解或者需要注意的问题和如何使用Pytorch的相关函数。由于这些经典结构网上资料很多，所以一些通识不再陈述，偏重代码部分。文章目录1.RNN2.LSTM3.GRU4.Multi-Layers-LSTM4.Bi-LSTM5.参考1.RNN很多问题都归结于序列信息的处理，例如speechrecognizati
MirrorN·2020-06-26 11:33

Tensorflow进行POS词性标注NER实体识别 - 构建LSTM网络进行序列化标注

文中具体介绍如何基于Tensorflow的LSTMcell单元来构建多层LSTM、双向Bi-LSTM
rockingdingo·2020-06-26 06:09

中文短文本分类实例十-DeepMoji（Using millions of emojio ccurrences to learn any-domain representations for...）

Usingmillionsofemojioccurrencestolearnany-domainrepresentationsfordetectingsentiment,emotionandsarcasm），是BjarkeFelbo等提出的一种联合Bi-LSTM
Macropodus·2020-06-26 05:27

pytorch中的变长bi-lstm

在Tensorflow1.12中如果LSTM输入的序列是变长的话，有dynamic_rnn()或bidirection_dynamic_rnn()方法来处理，但是在pytorch中怎么处理呢？在pytorch中也有相对应的方法在torch.nn.utils包中的pack_padded_sequence()和pad_packed_sequence()用来处理变长序列的问题。pack是压缩的意思，pa
林子要加油·2020-06-26 05:04

词法分析之Bi-LSTM-CRF框架

引言首先抛开深层的技术原因，来从宏观上看一下为什么LSTM（Bi-LSTM）后接CRF效果会好。
qrlhl·2020-06-26 04:13

BiLSTM+CRF(二）命名实体识别

Bi-LSTM其实就是两个LSTM，只不过反向的LSTM是把输入的数据先reverse首尾转置一下，然后跑一个正常的LSTM，
Icoding_F2014·2020-06-23 23:31

基于 bi-LSTM和CRF的中文命名实体识别

follow:https://github.com/zjy-ucas/ChineseNER这里边主要识别的实体如图所示，其实也就主要识别人名PER，机构ORG和地点LOC：B表示开始的字节，I表示中间的字节，E表示最后的字节，S表示该实体是单字节例子：实现架构：1.读取数据集，数据集共三个文件，训练集，交叉测试集和测试集，文件中每一行包含两个元素，字和标识。每一句话间由一个空格隔开2.处理数据集1
deex13491·2020-06-23 03:47

Bi-LSTM学习

什么是LSTM与Bi-LSTMLSTM的全称是LongShort-TermMemory，它是RNN（RecurrentNeuralNetwork）的一种。LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据。BiLSTM是Bi-directionalLongShort-TermMemory的缩写，是由前向LSTM与后向LSTM组合而成。两者在自然语言处理任务中都常被用来建模上下文信息
一枚小白的日常·2020-06-22 05:54

NLP实战-中文命名实体识别

前言：本项目将通过pytorch作为主要工具实现不同的模型（包括HMM，CRF，Bi-LSTM，Bi-LSTM+CRF）来解决中文命名实体识别问题，文章不会涉及过多的数学推导，但会从直观上简单解释模型的原理
MaggicalQ·2020-06-22 01:41

LSTM与BI-LSTM

文章目录从RNN到LSTMLSTM模型结构剖析LSTM之遗忘门LSTM之输入门LSTM之细胞状态更新LSTM之输出门LSTM前向传播算法LSTM反向传播算法推导关键点BiLSTM从RNN到LSTM在RNN模型里，我们讲到了RNN具有如下的结构，每个序列索引位置t都有一个隐藏状态h(t)。如果我们略去每层都有的o(t),L(t),y(t)o^{(t)},L^{(t)},y^{(t)}o(t),L(t
lgy54321·2020-06-21 02:27

使用 bi-LSTM 对文本进行特征提取

该部分内容通过代码注释的形式说明。一、TextCNN核心部分代码如下，这里主要关注LSTM类的内容。importtorch.nnasnnimporttorchclassLinear(nn.Module):def__init__(self,in_features,out_features):super(Linear,self).__init__()self.linear=nn.Linear(in_f
蓝天白云bubble·2020-04-02 11:40

词向量与ELMo模型

在本次讲座里，我们重点来讲解ELMo，它是一种基于BI-LSTM的深度学习模型，用来动态地计算一个单词在上下文中的语义向量。
泓礼·2020-02-16 18:06

论文笔记 | 结合Bi-LSTM和CNN的混合神经网络来实现事件抽取

本文主要复述论文["ALanguage-IndependentNeuralNetworkforEventDetection"]的主要内容，以便自我回顾，也希望可以给大噶带来帮助~摘要提出了一个混合神经网络，用于捕获特定上下文中的序列和块信息，并使用它们来训练多种语言的事件检测器，而不需要任何手动编码的特征。对多种不同语言也能取得很好的效果。介绍论文中描述了事件抽取的其中一个关键点是词的二义性问题。
鲜芋牛奶西米爱solo·2019-12-28 05:01

对话

语义理解：1.领域分类：餐饮、旅游等2.意图识别：LSTM/bi-LSTM输出相对独立，可以在上层加一个CRF层。
ericsunn·2019-12-06 08:42

16Seq2Seq实战语言翻译-attention(3)

重点看一下模型构造：1.Attention层：核心在于对encoder端隐层权重进行计算比如我们准备生成“machine”这个词：s_prev是"love"输出的隐层状态s_prev与Bi-LSTM隐层状态蓝色框
弟弟们的哥哥·2019-10-22 17:04

Python Tensor Flow Training- Value Error: Tensor must be from the same graph as Tensor

BiLSTM//Anhighlightedblockwithtf.variable_scope("bi-lstm"):_fw_cell=tf.nn.rnn_c
wangdapang_2·2019-08-02 13:45

Keras Bi-lstm 报错AttributeError:'Tensor' object has no attribute 'get_config' 如何用Keras实现双向LSTM

max_features,embedding_dims,input_length=maxlen)(input_layer)​​​​​​​lstm_layer=LSTM(128)(x)后想将lstm换成bi-lstm
phoebus_si·2019-05-16 14:20

PyTorch 高级实战教程：基于 BI-LSTM CRF 实现命名实体识别和中文分词

前言：实测PyTorch代码非常简洁易懂，只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式，即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中，相关的代码后续将会分享。具体的数据格式，这种方式并不适合处理很多的数据，但是对于demo来说非常友好，把英文改成中文，标签改成分词问题中的“BEMS”就可以跑起来了。#Makeupsometrainingdatatraining_data=[("thewallstree
磐创AI_聊天机器人·2019-04-12 20:14

PyTorch 高级实战教程：基于 BI-LSTM CRF 实现命名实体识别和中文分词

前言：实测PyTorch代码非常简洁易懂，只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式，即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中，相关的代码后续将会分享。具体的数据格式，这种方式并不适合处理很多的数据，但是对于demo来说非常友好，把英文改成中文，标签改成分词问题中的“BEMS”就可以跑起来了。#Makeupsometrainingdatatraining_data=[("thewallstree
磐创AI_聊天机器人·2019-04-12 20:14

深度学习（五）：两个句子相似度相关模型学习

最近主要研究了LSTM模型、Bi-LSTM模型、ESSM模型、ESIM模型这四个模型。其中前边两个代码跑通了，后面两个模型还没弄透，后
旖旎人生·2019-03-30 16:31

pytorch BiLSTM+CRF代码详解

如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么，你只需要记住他们分别是命名实体识别模型中的两个层。
ancient_wizard_wjs·2019-03-20 15:16

RNN LSTM BI-LSTM

RNN循环神经网络RNN主要处理有时序关系的变长序列问题。每个神经元在每一时刻都一个特殊的hidden状态h(t)，由当前节点的输入I(t)和上一时刻t-1隐藏状态h(t-1)加权求和后经过一个非线性激活函数得到，具体表示成公式如下：每个神经元t时刻隐状态参数Whh决定了当前神经元以多少比例接受之前所有时刻[0,t-1]的输入信息阻碍RNN发展的两个严重问题是：梯度爆炸和梯度消失、RNN的对隐状态
yi_cloud·2019-01-18 18:41

文本分类实战（十）—— BERT 预训练模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
微笑sun·2019-01-08 20:00

文本分类实战（九）—— ELMO 预训练模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
微笑sun·2019-01-07 18:00

浅谈分词算法（5）基于字的分词方法（bi-LSTM）

目录前言目录循环神经网络基于LSTM的分词Embedding数据预处理模型如何添加用户词典前言很早便规划的浅谈分词算法，总共分为了五个部分，想聊聊自己在各种场景中使用到的分词方法做个总结，种种事情一直拖到现在，今天抽空赶紧将最后一篇补上。前面几篇博文中我们已经阐述了不论分词、词性标注亦或NER，都可以抽象成一种序列标注模型，seq2seq，就是将一个序列映射到另一个序列，这在NLP领域是非常常见的
xlturing·2019-01-06 22:00

文本分类实战（八）—— Transformer模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
微笑sun·2019-01-02 20:00

文本分类实战（七）—— Adversarial LSTM模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
微笑sun·2019-01-02 14:00

文本分类实战（六）—— RCNN模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
微笑sun·2019-01-02 14:00

文本分类实战（五）—— Bi-LSTM + Attention模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
微笑sun·2019-01-02 14:00

文本分类实战（四）—— Bi-LSTM模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
微笑sun·2019-01-02 13:00

文本分类实战（三）—— charCNN模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
微笑sun·2019-01-02 11:00

文本分类实战（二）—— textCNN 模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
微笑sun·2019-01-02 11:00

文本分类实战（一）—— word2vec预训练词向量

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer
微笑sun·2019-01-02 10:00

基于Attention机制的Bi-LSTM关系抽取(分类)读书报告

本人DL4NLP课程作业，摘录于此，拒绝转载，谢谢。课上听了Attention机制相关的内容，非常感兴趣，认为这是一个非常值得学习研究的内容。于是找了相关的论文进行阅读，这里总结一下PengZhou等发表在ACL2016的一篇论文《Attention-BasedBidirectionalLongShort-TermMemoryNetworksforRelationClassification》。论
LeoWood·2018-11-16 16:15

Bi-LSTM的理解以及 Tensorflow实现

BidirectionalLSTM，由两个LSTMs上下叠加在一起组成。输出由这两个LSTMs的隐藏层的状态决定。defbilstm(self,x):#输入的数据格式转换#x.shape[batch_size,time_steps,input_size]x=tf.transpose(x,[1,0,2])fw_x=tf.reshape(x,[-1,self.n_input_text])#step*b
黄鑫huangxin·2018-10-15 14:36

Pytorch Bi-LSTM + CRF 代码详解

久闻LSTM+CRF的效果强大，最近在看Pytorch官网文档的时候，看到了这段代码，前前后后查了很多资料，终于把代码弄懂了。我希望在后来人看这段代码的时候，直接就看我的博客就能完全弄懂这段代码。看这个博客之前，我首先建议看看Pytorch关于Bi-LSTM+CRF的解释看完再看看这位的博客Bi-LSTM-CRFforSequenceLabelingPENG这两部分内容都看完了之后，我就接着上面这
Johnny_Cuii·2018-02-28 21:03

TensorFlow教程——Bi-LSTM+CRF进行序列标注（代码浅析）

Bi-LSTM使用TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码：cell_fw=tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100)cell_bw=tf.contrib.rnn.LSTMCell
加勒比海鲜·2018-01-12 16:19
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