双向LSTm+crf
时间: 2023-10-02 09:04:15 浏览: 107
Min_NLP_Practice:使用CNN双向lstm和crf模型并带有char嵌入功能的中英文Cws Pos Ner实体识别工具。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络,可能的一体化完成标记,实体识别。主要包括原始文本数据,数据转换,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究。注意:唯一需要实现的逻辑是将用户数据转换为序列模型。分词准确率约为93% ,词性标注准确率约为90%,实体标注(在本样本上)约为85%
双向LSTM-CRF是一种结合了双向长短期记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的深度学习方法。它主要用于中文命名实体识别任务。
在标准BiLSTM中,一个LSTM网络负责计算前向的隐特征,另一个LSTM网络负责计算后向的隐特征,然后将这两个LSTM输出的结果进行拼接,形成双向LSTM网络。这样的设计能够更好地捕捉到单词在上下文中的含义,从而提高命名实体识别的准确率。
而CRF作为一个序列标注模型,可以利用上下文信息对标签进行建模。双向LSTM-CRF通过接入CRF层,将LSTM的输出结果转化为节点间的分类标签,实现对命名实体的识别和标注。
关于双向LSTM-CRF的应用还有很多改进和扩展的方法,比如使用注意力机制、迁移学习、半监督学习等。这些方法可以进一步提高模型的性能和泛化能力。
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