解决问题尽管BiLSTM+CRF被广泛的应用于NER任务中有很好的表现，但是BiLSTM不能很好的利用GPU的并行性，导致模型的性能很差，本文提出了一种替代方案-IteratedDilatedConvolutionalNeuralNetworks

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【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知

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深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）1.命名实体识别介绍命名实体识别（NamedEntityRecoginition

一、数据预处理1、原始数据/data/raw_data/服饰_50k.json（共50000条数据）{"1":{"title":"巴拉巴拉旗下梦多多童装男童毛衫冬季中大童毛衫黑色","kb":{"适用季节":"冬季","厚度":"适中","领型":"高领","适用年龄":"9-12岁","材质成分":"锦纶","图案":"其它","上市时间":"2018冬季","面料":"其它","风格":"休闲

论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf摘要在自然语言处理文献中，神经网络变得越来越深入和复杂。这一趋势的苗头就是深度语言表示模型，其中包括BERT、ELMo和GPT。这些模型的出现和演进甚至导致人们相信上一代、较浅的语

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而实体抽取技术有经典的BiLSTM+CRF的模型已经能够取得很好地效果，属性和关系抽取则成为知识图谱构建体系当中最重要的部分了，对其抽取方式和效

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完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87427497实验一、中文分词实现1.1问题描述中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。它是信息提取、信息检索、机器翻译、文本分类、自动文摘、语音识别、文本语音转换、自然语言理解等

BilstmBilstm+CRF图一是Bilstm也就是上一篇介绍的模型，图二就是BiLstm+CRF。对比两图不难发现，图二在标签之间也存在着路径连接，这便是CRF层。

"""NLP命名体识别bilstm+crf1、准备数据：origin_handle_entities()读取源数据文件，把人名，地名，机构名合并起来2、读取处理后的数据：origin_handle_mark

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源文地址：https://createmomo.github.io/2017/09/23/CRF_Layer_on_the_Top_of_BiLSTM_2/回顾在上一节，我们知道从训练数据集CRF层可以学习一些约束

用于ner识别的最常见深度学习模型应该就是bilstm了；但是在transformer大热的现在当然也少不了ner这个任务场景。本文就是修改了transformer的一些结构，用于ner的识别。

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代码如下：需要注意一下几点：1）利用keras里面的layer或者variable，尽量取一个名字，不然多个相同的layer出来，跑的时候会报错2）Bidirectional必须一个正向一个反向3）CategoricalCrossentropylossfun的输入参数不能写反了，事实上，写反了，这个函数不会报错，只会训练不出来，因为函数内部有个类型转换的，这个笔误很难发现4）@tf.functio

CRF基础CRF是无向图模型，通过对MEMM进行改进，不直接计算状态间的转移概率，而是计算最大团势函数的乘积所得的归一化后的分值，如果要计算概率需要除以partitionfunction，即Z，下图中的Y表示给定的序列如下所示CRF是判别模型，且属于log-linearmodel,即给定序列X，求对应的Y序列的概率，表示如下：模型的参数化形式img1.png其中转移状态函数：与状态特征函数：等价于

一、源程序下载bilstm_cnn_crf分词以上文件夹中，我们只需要保留.py文件即可（为防止我的权重文件和你的语料、模型不匹配，只保留py文件即可）。

提示：最近在做文本情感分析，实现Electra预训练模型+BiLstm+attention。在github上找了一些代码，很多都是只有一部分，而且Electra预训练模型没有什么可以参考的代码。

我的工作：命名实体识别算法研发：将字级与词级特征融合构建特征表示层，搭建BiLSTM-CRF-Att模型并进行参数调优，F1值达到84.2。主要是进行了模型选型与Fine-tune创新点

文章目录任务介绍相关论文BiLSTM-CRFIDCNN-CRFBERT-CRFner-mrcBERT-CASCADE-CRFFLATglobal-pointerefficient-global-pointerbert-biaffine

最开始接触NER看到的大多数方法都是以BiLSTM+CRF的框架进行，包括工业界的很多大厂都是在用这个模型来做序列标注任务，效果也比较理想。

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目录一、基础知识1、lstm（1）B站李宏毅机器学习课程（2）部分网友对应的课件文章：（3）损失函数（4）优化方法选择：（5）这种组合的优势：（6）lstm相较于普通RNN的优势：2、crf（1）课程（2）为什么用crf而不是hmm（3）维特比算法二、代码部分知识1、rnn_cell对应参数2、lstm的输入、输出维度，尤其双向RNN的输入、输出维度？（1）隐藏层、输入、输出维度（2）动态RNN和

摘要：软件开发社交网站，例如StackOverflow或CSDN，包含有关软件功能的丰富信息。可以从该信息中获取特定于软件功能的命名实体，此外，还可以基于对软件功能命名实体识别来挖掘问题解决方案和实体使用模式。命名实体识别主要集中在医学和新闻领域，在软件工程领域中，对命名实体识别的软件研究很少，实际上，软件开发社交网站的内容始终是自由形式的文本，由源代码，链接，缩写和中文词汇或英语单词组成，这给软

小明在北京大学的燕园看了中国男篮的一场比赛分词后：昨天，小明在北京大学的燕园看了中国男篮的一场比赛B表示一个词的开始；M表示中间位置；E表示一个词的结尾，S表示单个词1.3序列标注的演化HMM---->CRF----->BiLSTM-CRF

2e-5（比较小的学习率）numofepochs：2，3，42、Bert的微调比较容易，可以设置验证集，进行一定范围的GridSearch3、可以在Bert后面接一些层，比如CRF层、Linear层、BiLSTM

我个人用得最多就是与BiLSTM+CRF模型的结合，比如命名实体识别、分词等，计算了每个token的归一化概率矩阵和转移概率矩阵之后，最后根据维特比算法得到整个文本句子的最优概率输出。

命名实体识别BiLSTM-CRF代码实现–潘登同学的NLP笔记文章目录命名实体识别BiLSTM-CRF代码实现--潘登同学的NLP笔记条件随机场概述直观的例子CRF的特征函数们举些例子对比逻辑回归对比HMMBilstm-CRF

注：本篇文章假设你已经看过CRF(条件随机场)与Viterbi(维特比)算法原理详解（侵权则删），但是对Pytorch的Tutorials中BiLSTM-CRF中关于CRF的代码还有些许的疑惑。

GWO-BiLSTM双向长短期记忆网络基于灰狼优化双向长短期记忆网络(GWO-BiLSTM)的回归预测或时序预测优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。

inputandhiddentensorsarenotatthesamedevice,foundinputtensoratGPUandhiddenatcpu这个问题解决方法还是比较简单的，只需要在模型中定义的hidden的函数上将hidden.to(device)即可，如果使用的BiLSTM

dl初学菜狗，轻喷在运行BiLSTM代码的时候遇到的错误，因为使用cpu跑太慢了，改用gpu加速，遇到的问题。

目前BiLSTM也可以用于提取文本关键词，有空再学。

NeuralChineseMedicalNamedEntityRecognitionwithDictionaryKnowledge研究背景前人的解决方式模型核心思想具体实现细节实验结果结论研究背景TODO前人的解决方式TODO模型核心思想在普通的BiLSTM

1.统一训练监控指标和评估指标评估一个模型的最佳指标是在实体级别计算它的F1值，而不是token级别计算它的的准确率。自定义一个f1值的训练监控指标传给回调函数PreliminaryTP：实际为P，预测为PTN：实际为N，预测为NFP：实际为N，预测为PFN：实际为P，预测为N如何记忆：TP/TN:以T开头，表明预测正确，预测即为第二个字母FP/FN:以F开头，表明预测错误，预测与第二个字母相反A