NER经典之作，2015年提出的BiLSTM-CRF序列标注模型解读。

一、他说的是对的前几天看到一篇关于大连理工大学的研三学长的去世新闻，仔细看了他的遗书，很是泪目。他说同样的条件，做出的实验结果是不同的。在训练我这个模型的时候，深深体会到了这个感受，有时候收敛，有时候无论怎么也不收敛。可能这个还容易解释一点，模型的很多参数是初始化的，不同的参数会跑到局部最you，模型陷在了一个局部最优点，出不去。可能我这个模型的结构和参数都有问题，在训练过程中，损失最低也就是0.

本文较全面的介绍了命名实体识别（NER），包括NER定义、BiLSTM-CRF模型、Pytorch代码实现，未来将继续完善本文，以求涵盖NER众多方面。

self.seg_inputs,config)#lstm输入层lstm_inputs=tf.nn.dropout(embedding,self.dropout)#lstm输出层lstm_outputs=self.biLSTM_layer

RNN&LSTM简介https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/80548927交叉熵一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834交叉熵是谁最早提出和应用的？http://blog.sciencenet.cn/blog-2056-1

代码：https://github.com/chilynn/sequence-labeling原博：http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415

BILSTM-CRF目录1简介1.1在我们开始前1.2BILSTM-CRF模型1.3如果我们没有CRF层怎么办？

参考：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/34/8/1381/4657076https://github.com/lingluodlut/Att-ChemdNERhttps://blog.csdn.net/buppt/article/details/82961979https://blog.csdn.net/u014108004/arti

BILSTM介绍一、介绍1.1什么是LSTM和BILSTM？1.2为什么使用LSTM与BILSTM？

详情见：分类问题中，对于训练数据中，如何找出真正有效的数据和让模型自动标注：https://www.cnblogs.com/YouXiangLiThon/p/7519263.html解决样本类别分布不均衡的问题：https://blog.csdn.net/smhdezhanghao/article/details/81811124深度学习之解决模型不收敛的问题：https://blog.csdn.

nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert使用pytorch实现了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention

createmomo/CRF-Layer-on-the-Top-of-BiLSTMhttps://createmomo.github.io/2017/09/12/CRF_Layer_on_the_Top_of_BiLSTM

Lstmself.lstm=nn.LSTM(input_size=self.input_size,hidden_size=self.hidden_size,num_layers=self.num_layers,batch_first=True,bidirectional=False,dropout=self.dropout)self.fc1=nn.Linear(self.hidden_size,i

OutlineThearticleserieswillinclude:Introduction-thegeneralideaoftheCRFlayeronthetopofBiLSTMfornamedentityrecognitiontasksADetailedExample-atoyexampletoexplainhowCRFlayerworksstep-by-stepChainerImpleme

概述该文章系列包括以下内容：概念介绍—基于BiLSTM-CRF模型中的命名实体识别任务中的CRF层解释例子详解—用一个玩具的例子详细解释CRF是如何工作的Chainer实现—用基于Chainer包的代码实现

一、介绍1.1文章组织本文简要介绍了BiLSTM的基本原理，并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。

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）。

Demo这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM

基于BILSTM-CRF的韵律预测摘要BLSTM-CRF模型结构EmbeddinglayerBLSTM-CRFmodelBLSTMCRFCharacter-level表示论文题目：BLSTM-CRFBasedEnd-to-EndProsodicBoundaryPredictionwithContextSensitiveEmbeddingsinAText-to-SpeechFront-End

tensorflow中的CRF先说说本文背景，是作者需要用bilstm+crf实现sequenceslabeling,因此调研了tensorflow中如何实现CRF。

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：CreateMoMo编译：ronghuaiyang导读今天是第二部分，给大家推导一下CRF的损失函数如何计算，思路很清楚。回顾在前一节中，我们知道CRF层可以从训练数据集中学习一些约束，以确保最终预测的实体标签序列是有效的。约束条件可以是:句子中第一个单词的标签应该以“B-”或“O”开头，而不是“I-”“B-label1I-label

stephen-v/zh-NER-keras原理方面知识：https://www.cnblogs.com/vipyoumay/p/ner-chinese-keras.html中文命名实体识别一般来说采用的方法为bilstm

73176084作者|胡文星编辑|机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理前言使用pytorch实现了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Att

使用keras搭建bilstm+selfattention的模型，进行多文本分类发现出现ValueError的错误，但检查发现denseclassify层的输入根据summary结果就是3dim的，希

参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699ELMO:得到WE后过BiLSTM调整WE的表达优点：一词多义缺点：LSTM特征提取不好GPT:预训练+调参优点：采用transformer

前言：句子相似度计算，结合蚂蚁的竞赛来进行模型的分析，加深自己的理解基于bilstm的句子相似度计算模型首先是得到句子对应的双向的lstm后的表示，在这里，首先使用embedding_lookup函数找到句子中对应分词的

CRF和HMM的区别HMM做了哪些独立性假设HMM的训练方法CRF的预测方法，维特比算法的过程BILSTM+CRF的训练目标？状态转移矩阵是jointlearn的吗？维度是多少？

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]CRFLayerontheTopofBiLSTM-5\quad

前言为什么要用LSTM因为简单的RNN很容易就发生梯度消失和梯度爆炸，其中主要的原因是RNN中求导，引起的链式法则，对时间上的追溯，很容易发生系数矩阵的累乘，矩阵元素大于1，那么就会发生梯度爆炸；矩阵元素小于1，就会发生梯度消失。LSTM通过门的控制，可以有效的防止梯度消失，但是依旧可能出现梯度爆炸的问题，所以训练LSTM会加入梯度裁剪（GradientClipping）。在Pytorch中梯度裁

PytorchAttentionOCR中文端到端的文字识别程序完全可用总体结构本项目在CRNN的基础上进行修改完成的，基于Pytorch实现，程序完成可用整体流程为：encoder+decoderencoder采用CNN+biLSTM

关于语言模型：官网提供案例供参考https://pytorch.org/tutorials/advanced/dynamic_quantization_tutorial.html?highlight=lstm主要内容：自定义CrossEntropyLoss,主要把padding的数据不进行loss计算(默认0填充，这里我们使用pad_vaue=1填充)自定义DataSet，使用DataLoader

classBiLSTM_Attention(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,num_hiddens,num_layers):super(BiLSTM_Attention

人生苦短，我学torch。Pytorch中文文档Bi-directionalLongShort-TermMemory，双向LSTM网络。有些时候预测可能需要由前面若干输入和后面若干输入共同决定，这样会更加准确。因此提出了双向循环神经网络，网络结构如上图。构建LSTM模型时，在参数中添加bidirectional=True，这样就构建了一个双向的LSTM模型。初始化参数时，全连接层的隐藏层特征数量x

其他文中已经讲过了LSTM的原理，LSTM理解了，biLSTM其实也就很容易理解了。

实习时间3个月实习职位算法工程师职位描述根据巡检机器人现场拍摄照片完成复杂背景的数字仪表识别涉及目标检测、CNN、自然语言处理等领域掌握技能ocr相关CRNN（biLSTM+CTC）attentionOCR

学习思路BiLSTM+CRF本文建立在读者已有一定深度学习知识的基础上，可以看看pytorch实现验证码图片识别，基本的反向传播思想，以及机器学习的相关概念（损失函数、随机梯度下降、训练集测试集等等）。

目录1、LSTM原理2、BiLSTM原理3、pytorchtorch.nn.LSTM源码理解参考资料1、LSTM原理LSTM网络（Longshort-termmemory，长短期记忆网络）是一种特殊的RNN

1、模型原理BiLSTM是Bi-directionalLongShort-TermMemory的缩写，是由前向LSTM与后向LSTM组合而成。通过上篇文章我们可以得知，使

FasterRcnn原理详解本科北京航空航天大学计算机科学与技术专业，长期从事图像算法和文本算法，曾就业于航天相关机密单位，熟悉FasterRCNN，SSD，YOLO，MASKRCNN一系列图像框架，及Bert，Bilstm

解决该问题的方法是在load_model函数中添加custom_objects参数，该参数接受一个字典，键值为自定义的层：ner_model=load_model(model_path+'ner_crf_bilstm_model.h5

AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition整体流程：CNN+biLSTM

BiLSTM-Attenion导包+参数importosimportcsvimporttimeimportrandomimportjsonimportnumpyasnpimportpandasaspdfromtqdmimporttqdmimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchtextfromtorchtextimportdataimportspacyimpo

当然我也会先讲一下bilstm+crf的基本原理，主要讲一下模型的损失函数。一、预备知识首先说一下crf的输入是什么，crf的输入就是bilstm的输出，是一个三维矩阵，[batch_size,max

好久没有写博客码字了本人的中文语音识别跟小米的语音识别作者有过沟通（即参考论文1的作者），期望能够实现一个完整版的中文语音识别模型，那么这就开始啦提纲如下：1.数据准备2.seq2seq介绍3.Attention介绍4.bilstm

0.写在前面0.1本文配套github:https://github.com/willinseu/kaggle-Jigsaw-Unintended-Bias-in-Toxicity-Classification-solution如果你觉得本文对你有帮助，或者有提高，请点一个star以表支持，感谢~同时与上一篇博文的github项目是对接的：https://github.com/willinseu/

（Demo）这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM

'''ABidirectionalRecurrentNeuralNetwork(LSTM)implementationexampleusingTensorFlowlibrary.ThisexampleisusingtheMNISTdatabaseofhandwrittendigits(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)LongShortTermMemorypape

使用https://github.com/keras-team/keras-contrib实现的crflayer，安装keras-contribpipinstallgit+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.gitCodeExample：#coding:utf-8fromkeras.modelsimportSequentialfromke

Ref：https://www.cnblogs.com/Determined22/p/7238342.html命名实体识别（NamedEntityRecognition）命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是NLP里的一项很基础的任务，就是指从文本中识别出命名性指称项，为关系抽取等任务做铺垫。狭义上，是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体（时间、货币名称等构成

importkerasfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttensorflowastffromkeras.callbacksimportModelCheckpoint,Callback#importkeras.backendasKfromkeras.layersimport*fromkeras.modelsimportMod