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最通俗易懂的命名实体识别NER模型中的CRF层介绍

如果你不知道BiLSTM 和 CRF的实现细节，只需要记住他们是命名实体识别模型中两个不同的层。 我们规定在数据集中有两类实体，人名和组织机构名称。...还有，在句子x中[w0,w1]是人名，[w3]是组织机构名称，其他都是“O”。 BiLSTM-CRF 模型 先来简要的介绍一下该模型。...显然，这次的分类结果并不准确。 CRF层可以学习到句子的约束条件 CRF层可以加入一些约束来保证最终预测结果是有效的。这些约束可以在训练数据时被CRF层自动学习得到。...有了这些有用的约束，错误的预测序列将会大大减少。 CRF 层 CRF层中的损失函数包括两种类型的分数，而理解这两类分数的计算是理解CRF的关键。...根据如下损失函数，在训练过程中，BiLSTM-CRF模型的参数值将随着训练过程的迭代不断更新，使得真实路径所占的比值越来越大。

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广告行业中那些趣事系列31：关键词提取技术攻略以及BERT实践

；而序列标注主要就是做命名体识别NER任务，就是从一段文本中抽取想要的内容，关键词提取属于一种NER任务。...1.2 关键词提取是一种NER任务 关键词提取就是从一段文本中抽取具有重要意义的词，在实际业务中应用非常广泛，这里重点在于衡量哪些是关键词，这个和下游任务强相关。...可以这么说在BERT出来之前序列标注任务主要是使用LSTM+CRF这种模型结构。...如果CRF部分使用和BERT一样的学习率可能导致CRF层训练不充分，所以CRF部分需要设置较大的学习率才能学习充分，这个也是经过实验证明的。...下面是开源项目地址：https://github.com/wavewangyue/ner/tree/master 3.2.2 基于BERT+CRF提取三元组实践 分享一个苏神开源的用bert4keras

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【NLP-NER】如何使用BERT来做命名实体识别

上一期我们详细介绍NER中两种深度学习模型，LSTM+CRF和Dilated-CNN，本期我们来介绍如何基于BERT来做命名实体识别任务。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 引入BERT 笔者在之前的文章中介绍过BERT，想要回顾的同学可以点击下面的链接，这里就不再介绍BERT的结构了。...【NLP】 深入浅出解析BERT原理及其表征的内容 鉴于BERT的强大，在下游任务中，引入BERT是很自然的想法。像谷歌这些资源丰富的大佬，帮我们预训练好了模型，并且开源出来，当然要好好利用。...2 获取BERT预训练模型 BERT源码可以从google-research的github中获取： https://github.com/google-research/bert 在其GitHub中，也公布了获取...是BERT在训练时，可选调整的一些参数。

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13.威胁情报实体识别 (3)利用keras构建CNN-BiLSTM-ATT-CRF实体识别模型

版本信息：python 3.7，tf 2.2.0，keras 2.3.1，bert4keras 0.11.5，keras-contrib=2.0.8 作者作为网络安全的小白，分享一些自学基础教程给大家，...三.安装环境 1.安装keras-contrib CRF模型作者安装的是 keras-contrib。...从而会导致各种错误，最终CRF无法运行，比较常见的错误： AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘_inbound_nodes’ AttributeError...同时，Keras在2.0以后也可以通过tensorflow.keras调用，两种方式同时使用也会导致部分错误。最终通过上述的注意力模型来实现的。...Keras下载地址：https://github.com/eastmountyxz/AI-for-Keras Bert在Keras的NER中常用扩展包包括： bert4keras– from bert4keras.models

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【NLP-NER】使用BERT来做命名实体识别

上一期我们详细介绍NER中两种深度学习模型，LSTM+CRF和Dilated-CNN，本期我们来介绍如何基于BERT来做命名实体识别任务。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 引入BERT 笔者在之前的文章中介绍过BERT，想要回顾的同学可以点击下面的链接，这里就不再介绍BERT的结构了。...【NLP】 深入浅出解析BERT原理及其表征的内容 鉴于BERT的强大，在下游任务中，引入BERT是很自然的想法。像谷歌这些资源丰富的大佬，帮我们预训练好了模型，并且开源出来，当然要好好利用。...2 获取BERT预训练模型 BERT源码可以从google-research的github中获取： https://github.com/google-research/bert 在其GitHub中，也公布了获取...是BERT在训练时，可选调整的一些参数。

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【技术白皮书】第三章：文字表格信息抽取模型介绍——实体抽取方法：NER模型（上）

《Neural reranking for named entity recognition》提出了NER的神经重排序模型，其中在字符嵌入层的顶部使用具有固定窗口大小的卷积层。...添加额外的信息可能会提高NER性能，代价是损害这些系统的通用性。...在《Bidirectional lstm-crf models for sequence tagging》的BiLSTM-CRF模型中，NER任务使用了四种类型的特征：拼写特征、上下文特征、单词嵌入和地名索引特征...每个平面NER层采用双向LSTM来捕获顺序上下文。该模型将LSTM层的输出合并到当前平面NER层中，为检测到的实体构建新的表示，然后将它们输入到下一个平面NER层。...CRF已广泛应用于基于特征的监督学习方法。许多基于深度学习的NER模型使用CRF层作为标签解码器，例如，在双向LSTM层和CNN层之上。

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中文NER的那些事儿1. Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现

repo中的evalution.py会针对预测结果分别计算Tag和Entity的指标，以下是Bert-bilstm-crf在MSRA数据集上的表现 ?...在NER模型中第一层BiLSTM从NER标注数据中学习上下文信息，第二层BiLSTM的输入由第一层输出和LM模型的输出拼接得到，这样就可以结合小样本训练的文本表征和更加通用LM的文本表征。 ?...- log_norm 现在NER任务基本以加入CRF为主，让我们我们对比下在Bert输出层后直接加cross-entropy和CRF的效果差异如下。...还要注意一点就是和Bert一起训练的CRF，最好使用不同的learning rate，Bert层是微调lr不能太高不然会出现信息遗忘，一般在 e^{-5}～e^{-6} 。...代码实现采用了分层lr，按variable_scope来区分lr，越靠近输出层的lr越高。 基准模型在两个数据集上看起来好像已经很不错，但是在实际应用中还有许多需要解决的问题。

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这篇文章告诉你，如何用阅读理解来做NER！

相关工作 2.1 NER（Named Entity Recognition） 从2003年开始，传统的序列标注模型使用CRF作为主干，如LSTM-CRF、CNN-CRF、BiLSTM-CRF，最近的模型就是在之前的模型上加了...BERT或者ELMo等预训练模型 2.2 Nested NER 2003年重叠实体的识别还采用手工定义的规则，2007年提出两层CRF模型解决Nested NER的问题，第一层CRF识别最里层的实体，后续的...CRF识别第二层/外层的实体。...其中d是BERT最后一层的维度，一般d=768 3.3.2 跨度选择 MRC中跨度选择（span selection）的方法有两种： 用2个n类分类器，分别预测start下标和end下标；但是此方法只能定位一个...消融实验 5.1 在MRC或BERT上的提升 一方面MRC编码了先验知识，另一方面性能的提升确实有可能来自大规模模型BERT 为了验证BERT的效果，我们对比LSTM-CRF和其他MRC模型（QAnet

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如何和用keras和tensorflow构建企业级NER

图片来源：meenavyas NER是一种用于识别和分类文本中命名实体的信息提取技术。这些实体可以是预先定义的和通用的，比如位置名称、组织、时间等，或者它们可以非常具体，比如简历中的示例。...NER问题需要，识别和标记命名实体需要彻底理解句子的上下文和句子中单词标签的序列，这种方法忽略了这一点。B：这一类的另一种方法是条件随机场（CRF）模型。...它是一种概率图模型，可用于对序列数据进行建模，如句子中的单词标签。有关用python实现CRF的更多细节和完整实现，请参阅Tobias的sarticle。...当在训练神经网络的不同迭代（epochs）期中，通常使用准确性作为度量指标。然而，在NER的情况下，我们可能正在处理重要的金融、医疗或法律文件，这些文件中的命名实体的精确标识决定了模型的成功。...换句话说，假阳性和假阴性在NER任务中具有业务成本。因此，我们评估模型的主要指标将是F1评分，因为我们需要在精确度和召回度之间取得平衡。

1.1K40

流水的NLP铁打的NER：命名实体识别实践与探索

BI-LSTM+CRF 用纯 HMM 或者 CRF 做 NER 的话就不讲了，比较古老了。从 LSTM+CRF 开始讲起，应该是2015年被提出的模型[1]，模型架构在今天来看非常简单，直接上图 ?...如果不使用CRF的话，这里就可以直接接一层全连接与softmax，输出结果了；如果用CRF的话，需要把 c 输入到 CRF 层中，经过 CRF 一通专业缜密的计算，它来决定最终的结果 这里说一下用于表示序列标注结果的...结合模型来说，在第一步得到实体识别的结果之后，返回去到 LSTM 输出那一层，找各个实体词的表征向量，然后再把实体的表征向量输入一层全连接做分类，判断实体类型 关于如何得到实体整体的表征向量，论文里是把各个实体词的向量做平均...另外，由于 BIO 词表得到了缩减，CRF 运行时间以及消耗内存迅速减少，训练速度得到提高 ? P.S. 另外，既然提到了 NER 中的实体类型标签较多的问题，就提一下之前看过的一篇文章[3]。...很可惜，我还没有找到把词级别特征结合到 BERT 中的方法。

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广告行业中那些趣事系列45：你想要的NLP各任务baseline这里都有

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第四十五篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。...BERT论文作者建议使用CLS对应的向量作为句向量，经过业务实践更推荐使用第一层Transformer和最后一层Transformer得到的字向量累加之后再取均值操作，这么做的原因是对文本进行tokenembedding...4.2 方案介绍 基于BERT构建关键词识别任务，因为识别的结果主要是段落的子片段，常规做法是基于BERT+CRF的结构。...苏神提出了一种BERT+GlobalPointer结构，用统一的方式来处理嵌套和非嵌套NER，下面是方案图： 图11 基于BERT+GlobalPointer构建关键词识别流程 从上图可以看出，输入是将问题和段落拼接起来...这种方式相比于CRF结构来说是从全局的角度来识别关键词，效果相比于CRF也有不错的提升。

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中文NER的那些事儿2. 多任务，对抗迁移学习详解&代码实现

第一章我们简单了解了NER任务和基线模型Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现，这一章按解决问题的方法来划分，我们聊聊多任务学习，和对抗迁移学习是如何优化实体识别中边界模糊，垂直领域标注样本少等问题的..., 下面让我们具体看下MTL在NER任务中的各种使用方式。...NER和CWS共享character embedding，在NER的CRF层，除了使用character emebdding, NER相关特征以外，还会使用CWS包含分词信息的最后一层。...模型实现 repo里的model/bert_bilstm_crf_mtl实现了基于bert-bilstm-crf的多任务联合训练框架，根据传入数据集是ner+ner还是ner+cws可以实现以上的词增强和跨领域学习...之前有评论说梯度反转有些奇怪，因为目标是让share-bilstm学到通用特征，而不是学到把CWS判断成NER，把NER判断是CWS这种颠倒黑白的特征，个人感觉其实不会因为有minmax对抗机制在，在实际训练过程中

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用TensorFlow构建一个中文分词模型需要几个步骤

但是现实中可能有一定困难，因为并不是我们能找到的所有数据集都包括了这两者的标注的，也就是有一些数据集可能只标注了分词，有些数据集标注了分词和词性。.../bert-model Dense层提供到符号的转换，例如这里我们只考虑B和I两种符号，这里就可以是2。...这里我们使用非常简单的线性层作为输出，在现在的序列标注模型，输出层可能有以下几种： 线性层 RNN + 线性层 CRF RNN + CRF MRC 线性层就比较简单，如我们上面所写。...CRF层的话可以参考TensorFlow Addons的CRF实现： https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/text/crf MRC...是指机器学习理解，这个方法也是可以用来进行分词、命名实体识别（NER）等工作的，不过在分词上不常用。

1.2K10

小样本下的NER解决方法汇总

1 什么是NER任务 NER即命名实体识别任务，主要目的是识别出一个句子中的实体词，以及其对应的实体类型。比如下面的例子中，就是不同场景下的NER任务。在不同场景中，需要识别的实体类型也是不同的。...例如B-person后面经常跟着的是I-Person这种输出标签的规律，在LSTM中感知较弱。因此，一般会在LSTM后面加一个CRF层。...在LSTM-CRF模型结构的基础上可以使用其他方式进行改进，例如将文本的编码器LSTM替换为Bert，或者将CRF替换成Softmax。...例如Portuguese Named Entity Recognition using BERT-CRF（2020）采用了Bert-CRF的模型结构解决NER任务。...然而，在NER问题中，不同场景中需要预测的实体类型是不同的，这导致无法直接进行迁移。为了解决这种小样本学习下的NER任务，学术界也提出了一些相应方法。

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【NLP】综述|少量标注数据下的命名实体识别研究

图4 模型迁移的基础方法-BERT-BiLSTM-CRF 其中 BERT 作为语义表示输入，BiLSTM抽取特征，CRF 获取概率最大标签。...在人民日报（1998年）语料中进行实验，实验结果（如表 1）表明，基于 BERT 的预训练迁移学习模型能有效提高分类的准确率。 表1 BERT-BiLSTM-CRF与其他方法的比较 ?...，模型无法捕获丰富、复杂的跨域信息。...在输出级适配中将来自 LSTM 层输出的隐藏状态作为其输入，为重构的 CRF 层生成一系列新的隐藏状态，进而减少了知识迁移中的损失。 ?...例如 Lee 等人的框架（如图 6），在 Distant supervision 模块，将文本序列与 NE词典中的条目进行匹配，自动为带有 NE 类别的大量原始语料添加标签，然后利用 bagging和主动学习完善弱标签语料

2.8K20

【NLP-NER】什么是命名实体识别？

Random Field, CRF） 2）LSTM+CRF 目前做NER比较主流的方法就是采用LSTM作为特征抽取器，再接一个CRF层来作为输出层，后面我们用专门的文章来介绍这个模型。...3）CNN+CRF CNN虽然在长序列的特征提取上有弱势，但是CNN模型可有并行能力，有运算速度快的优势。...膨胀卷积的引入，使得CNN在NER任务中，能够兼顾运算速度和长序列的特征提取，后面我们用专门的文章来介绍这个模型。 ?...4）BERT+（LSTM）+CRF BERT中蕴含了大量的通用知识，利用预训练好的BERT模型，再用少量的标注数据进行FINETUNE是一种快速的获得效果不错的NER的方法，后面我们用专门的文章来介绍这个模型...总结 NER是一个非常基础，但是非常重要的任务，今天先做一个整体的介绍。后续小Dream哥会相继详细的介绍上述几种常见的NER模型。在具体的模型中，大家能够更为细致的体会NER任务的真正作用和意涵。

2.1K30

【NLP-NER】什么是命名实体识别？

中国男篮 的一场比赛 ORG 如上面的例子所示，句子“小明在北京大学的燕园看了中国男篮 的一场比赛”，通过NER模型，将“小明 ”以PER，“北京大学”以ORG，“燕园”以LOC...Random Field, CRF） 2）LSTM+CRF 目前做NER比较主流的方法就是采用LSTM作为特征抽取器，再接一个CRF层来作为输出层，后面我们用专门的文章来介绍这个模型。...3）CNN+CRF CNN虽然在长序列的特征提取上有弱势，但是CNN模型可有并行能力，有运算速度快的优势。...膨胀卷积的引入，使得CNN在NER任务中，能够兼顾运算速度和长序列的特征提取，后面我们用专门的文章来介绍这个模型。 ?...4）BERT+（LSTM）+CRF BERT中蕴含了大量的通用知识，利用预训练好的BERT模型，再用少量的标注数据进行FINETUNE是一种快速的获得效果不错的NER的方法，后面我们用专门的文章来介绍这个模型

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基于Bert-NER构建特定领域中文信息抽取框架

1 信息抽取和知识图谱 目录 1 命名实体识别 Bert-BiLSTM-CRF命名实体识别模型 NeuroNER和BertNER的中文NER对比 Bert-NER在小数据集下训练的表现 2 中文分词与词性标注...它主要由Embedding层（主要有词向量，字向量以及一些额外特征）、双向LSTM层、以及最后的CRF层构成，而本文将分析该模型在中文NER任务中的表现。 ?...1.2.2 Bert-BiLSTM-CRF： 随着Bert语言模型在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，将其在中文命名实体识别中Fine-tune必然成为趋势。...它主要是使用bert模型替换了原来网络的word2vec部分，从而构成Embedding层，同样使用双向LSTM层以及最后的CRF层来完成序列预测。...c.综上所述，Bert-BiLSTM-CRF模型在中文命名实体识别的任务中完成度更高。

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