BiLSTM+CRF

BiLSTM+CRF (一）双向RNN 浅谈

引言为什么要使用双向的RNN?一般的按序列顺序过来的RNN会记录、保存来自前面序列的信息，这些历史信息对当前的输出是很有帮助的。但是有些问题，序列当前位置历史信息和这个位置未来的信息会共同对计算当前位置的输出有帮助，例如在NLP里面的人名识别里面，如果我们很确信下一个字符是人名的开始，那么当前位置再是人名的开始的概率就会相当的低。于是，我们就可以就想啊，能不能搞个子双向的RNN来，让模型当前的输出
Icoding_F2014·2018-10-28 16:01

Bilstm+crf中的crf详解

本文是对bilstm+crf模型中的crf进行讲解，并不是完整的条件随机场的讲解。如果对命名实体识别还不清楚的同学，可以先看这篇文章。代码在这里。模型如下图所示。
buppt·2018-08-30 20:38

零基础入门--中文命名实体识别（BiLSTM+CRF模型，含代码）

自己也是一个初学者，主要是总结一下最近的学习，大佬见笑。中文分词说到命名实体抽取，先要了解一下基于字标注的中文分词。比如一句话"我爱北京天安门”。分词的结果可以是“我/爱/北京/天安门”。那什么是基于字标注呢？“我/O爱/O北/B京/E天/B安/M门/E”。就是这样，给每个字都进行一个标注。我们可以发现这句话中字的标注一共有四种。他们分别代表的意义如下。B|词首M|词中E|词尾O|单字B表示一个词
buppt·2018-07-24 10:03

Global Normalization of Convolutional Neural Networks for Joint Entity and Relation Classification

如果对BiLSTM+crf有一定了解的话理解这篇论文就容易得多，因为他的整体思想是基于BiLSTM+crf的。
bobobe·2018-06-02 16:36

BiLSTM+crf的一些理解

本篇文章假设你已有lstm和crf的基础。BiLSTM+softmaxlstm也可以做序列标注问题。如下图所示：双向lstm后接一个softmax层，输出各个label的概率。那为何还要加一个crf层呢？我的理解是softmax层的输出是相互独立的，即虽然BiLSTM学习到了上下文的信息，但是输出相互之间并没有影响，它只是在每一步挑选一个最大概率值的label输出。这样就会导致如B-person后
bobobe·2018-05-28 22:57

TensorFlow RNN深度学习 BiLSTM+CRF 实现 sequence labeling 序列标注 源码

在TensorFlowRNN深度学习下BiLSTM+CRF实现sequencelabeling双向LSTM+CRF序列标注问题源码去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题。
Scofield_Phil·2017-03-04 20:54
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