---- 序列标注是NLP中一项重要的任务，它主要包括分词，词性标注，命名实体识别等子任务。通过对预训练后的BERT模型进 行finetune，并与CRF进行结合，可以很好地解决序列标注问题。 上篇文章对BERT官方源码进行了介绍，本篇文章将介绍 如何通过BERT解决序列标注问题。同时本篇文章将BERT+CRF模型与其他模型进行了对比，并且对BERT在序列标注上任务上存在的问题进行了分析。 但是当我们把Bi-LSTM升级为BERT，在序列标注上的准确率和训练效率上都达到了新的高度。 同时发现，BERT+CRF模型可以同时解决中文分词和词性标注两个任务，下面我们就通过这两个子任务分析BERT在序列标注上的应用。 2. 这是中文文本词性标注的问题的通病，同样存在于其他模型上，需要进一步研究解决方法。 5. 总结 BERT是一个十分强大的NLP模型，BERT+CRF 可以高质量的完成序列标注任务。
---- 作者 | SinGaln 来自 | PaperWeekly 这是一篇来自于 ACL 2022 的文章，总体思想就是在 meta-learning 的基础上，采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的 对于采用序列标注的方式做 NER 是个不错的思路。 将标注标签起始、中间的标记转为自然语言形式，例如以 BIO 形式进行标记的就可以转为 begin、inside、other 等等，其他标注形式的类似。 3. 在进行 Token 编码时，对应每个 通过 BERT 模型可以得到其对应的向量 ，如下所示： 这里需要注意的是 BERT 模型的输出取 last_hidden_state 作为对应 Token 的向量 双塔 BERT 代码实现（没有采用 metric-based 方法）： #!
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1、序列标注 序列标注就是给定一串序列，对序列中的每个元素做一个标记。比如我们希望识别一句话里面的人名，地名，组织机构名(命名实体识别)。 3、TF实现简单的序列标注 预处理 首先，我们需要为每个字建立一个id，另外可以设置一个阈值把出现次数小于该阈值的字用UNK(unknown)来统一表示。另外数字可以同义用NUM来代替。 对于序列标注问题，前后字对于当前字的标注结果都会有影响，所以用双向的LSTM是很有意义的。 两种方法的目的都是为了让最后的序列标注结果的概率最大。 context_rep_flat, W) + b scores = tf.reshape(pred, [-1, ntime_steps, ntags]) 对于softmax， 实际上是使得每个字属于某个tag的概率最大，最后一串序列的结果就是序列中每个字的标注概率相乘得到的
，每天进步一丢丢 来源：知乎 作者：南开大学 概率论与数理统计硕士 薛晓琳 整理：python遇见NLP 一 文章介绍： 本文是2015年百度的三位作者提出的，主要研究了一系列基于LSTM模型上的序列标注任务的性能 序列标注任务分为三个：词性标注，分块和命名实体识别。结果显示BI-LSTM-CRF模型在三个任务上的准确度都很高。 五 总结 本文的创新点在于首次使用BI-LSTM-CRF模型进行了序列标注任务，并且模型结果表现不错。
python sequence_tagging_tensorflow.py 背景介绍 序列标注和命名实体识别 序列标注是自然语言处理任务中的重要基础任务之一。 常见的分词，词性标注，语义角色标注，命名实体识别，甚至自动问答（QA）都可以通过序列标注模型来实现。这一篇我们将训练一个序列标注模型完成命名实体识别的任务。 我们先来看看，什么是序列标注问题呢？ 序列标注问题 序列标注任务是为一个一维的线性输入序列中的每个元素打上标签集合中的某个标签。在上面的例子中，序列标注就是为图像序列中的每个元素贴上一个描述它们形状的标签。 BIO 表示法 序列标注任务一般都会采用 BIO 表示方式来定义序列标注的标签集，B 代表句子的开始，I 代表句子中间，O 代表句子结束。 序列标注模型结构概览 我们要训练的序列标注模型，接受：一个文本序列作为输入，另一个与输入文本序列等长的标记序列作为学习的目标。
英文打标，token可以是一个单词（e.g. awesome），也可以是一个字符（e.g. a）。
快速实现序列标注模型 10. 使用Callback自定义你的训练过程 扩展教程 Extend-1. BertEmbedding的各种用法 Extend-2. 分布式训练简介 Extend-3. 序列标注 这一部分的内容主要展示如何使用fastNLP实现序列标注(Sequence labeling)任务。您可以使用fastNLP的各个组件快捷，方便地完成序列标注任务，达到出色的效果。 这个问题在实际做的时候会被 转换为序列标注问题 针对"我来自复旦大学"这句话，我们的预测目标将是[O, O, O, B-ORG, I-ORG, I-ORG, I-ORG]，其中O表示out,即不是一个实体 下面我们以微博命名实体任务来演示一下在fastNLP进行序列标注任务。 ? 模型构建 首先选择需要使用的Embedding类型。 使用更强的Bert做序列标注 在fastNLP使用Bert进行任务，您只需要把 fastNLP.embeddings.StaticEmbedding 切换为 fastNLP.embeddings.BertEmbedding
序列标注模型用到了长短期记忆网络（LSTM），条件随机场（CRF），Highway网络，本文循序渐进的介绍了序列标注算法，Be patience ! 跟着小编的文章完全搞懂序列标注算法吧。 ，不仅仅应用在序列标注领域，该模型的一个特点是并行训练了语言模型，增强了序列标注的任务。 为了更好的理解序列标注模型，首先介绍几个概念： 2.需要理解的几个概念 序列标注：标注句子中每个单词的实体或词性 语言模型：语言模型是预测单词或字符序列中的下一个单词或字符，神经语言模型在文本生成、机器翻译 提高了序列标注模型的性能。 表示真实的标注序列，T表示所有可能的标注序列。 简化上式得： ? 若经过多次迭代的反馈训练，得到单词最终的预测总分数，如何预测句子中最优的标注序列？
序列标注作为最基础的语言计算任务已在命名实体识别、词性标注、分词以及属性抽取等场景中得到了广泛的应用。 2 序列标注技术发展 就我而言，认为序列标注技术的发展可以大致分为三个阶段，统计学习方法牛刀初试（HMM、CRF）、深度神经网络异军突起（BiLSTM、Attention）以及后深度神经网络纵横天下（以 相应地，在自然语言处理的词性标注任务中，观测数据为文本序列或者说单词序列，标记为相应的词性序列，具有线性序列结构。 论文中提到XLNet在超过20项NLP任务中碾压了BERT及多数经典模型，非常遗憾的是文章中并没有过多提及XLNet在序列标注任务的上表现。 知识抽取任务包括实体抽取、关系抽取、属性抽取和概念抽取，其中实体抽取、属性抽取以及概念抽取均可以转化成序列标注任务，由此可见序列标注是知识抽取服务的重要基石。
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序列标注在SLU语义理解具有重要地位，主要用于语义槽的提取，便于机器理解用户query的语义。常见的序列标注方式有Jordan-RNN、BiLSTM-CRF等。 为提高序列标注的准确度，加入用户意图的识别任务。 阿里的这篇论文主要观点也是加入多任务，但并非用户意图分类的任务，而是分词和NER的任务。 分词任务（chunking）主要用于判别词语的边界、NER任务主要识别实体的类型（例如PERSON、LOCATION等），可以理解为分词任务纯是句法层面的任务（没有语义层面）、NER是底层的语义识别、上层的序列标注是更加细腻度的语义槽提取
编辑：忆臻 https://www.zhihu.com/question/46688107 本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理 CRF和LSTM 模型在序列标注上的优劣？ 关键的一点是，CRF的模型为p(y | x, w)，注意这里y和x都是序列，它有点像list wise，优化的是一个序列y = (y1, y2, …, yn)，而不是某个时刻的y_t，即找到一个概率最高的序列 英文单词是由更细粒度的字母组成，这些字母潜藏着一些特征（例如：前缀后缀特征），通过CNN的卷积操作提取这些特征，在中文中可能并不适用（中文单字无法分解，除非是基于分词后），这里简单举一个例子，例如词性标注场景 crf的核心概念，是计算序列全局的似然概率，其更像一个loss的选择方式。与其相对应的应该是cross entropy。crf把一个序列当作一个整体来计算似然概率，而不是计算单点的似然概率。 这样使得其在序列标注问题中效果比较好。 即使现在主流使用LSTM模型的，也会在loss层使用crf，基本验证是更好的。而与LSTM相对应的应该是原来crf模型中特征层面的东东。
本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场，然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。 例如，在序列标注的时候，如果能像知道这个词之前的词一样，知道将要来的词，这将非常有帮助。 这个时候，我们可以将一般的 CRF 模型简化为： 序列标注问题 这里的序列标注问题是将序列中出现的不同种类的命名实体（人名，地名，组织名）标记出来，例如： John(B-PER) lives(O) in 图 10 生成 word 在上下文中的向量表示 命名实体标注 对于给定的长度为 m 的序列 X，假设标注的结果为 [y1, …, ym]，yi=PER/LOC/ORG/O，则命名实体标注问题可以表示在已知序列 以上的四项也比较清楚的描述了在进行标注时我们考虑的几个因素：当前词相关信息及该标签出现的位置信息。 标注序列 y 的最优解满足如下条件： 可以用 Viterbi 算法（动态规划）求解最优的标注序列。
随着深度学习方法的不断发展，利用循环神经网络学习输入序列的特征表示，条件随机场（Conditional Random Field, CRF）在特征基础上完成序列标注任务，逐渐成为解决序列标注问题的标配解决方案 在序列标注任务中，我们以命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务为例，介绍如何训练一个端到端的序列标注模型。 对于NER任务，由于需要标识边界，一般采用BIO标注方法定义的标签集，如下是一个NER的标注结果示例： ? ? 图1. BIO标注方法示例 根据序列标注结果可以直接得到实体边界和实体类别。 类似的，分词、词性标注、语块识别、语义角色标注等任务都可通过序列标注来解决。 虽然，这里以NER任务作为示例，但所给出的模型可以应用到其他各种序列标注任务中。 由于序列标注问题的广泛性，产生了CRF等经典的序列模型，这些模型大多只能使用局部信息或需要人工设计特征。
为了将句法分析转化为序列标注任务，需要定义一个树的序列化方法： ? ，也就是将一棵有 ? 个叶子结点的句法树转化为长度为 ? 的序列。 然后需要定义一个函数，将句子映射为序列： ? 。这个映射就通过序列标注的LSTM来实现了， ? 就是LSTM的参数。 最后通过函数 ? 将输入句子转化为对应的句法树。那么 ? 没什么好说的，就是一个序列标注模型，下面重点就是介绍如何设计函数 ? 。 编码 之前说到了将一棵有 ? 个叶子结点的句法树转化为长度为 ? 的序列，这个序列是这样生成的：对于单词 ? 序列标注 这里就不细讲了，用的就是基本的BiLSTM + CRF序列标注模型，具体可以看这篇论文： End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRFarxiv.org 但是还是存在序列标注模型的老毛病，效果并不好，虽然比之前的高了，但是还是只有90%的F1。 ?
新方法将文本生成任务转换为序列标注任务，并且推断速度极快可以达到目前常用的序列到序列 (seq2seq) 模型的100倍，所以被命名为LaserTagger。 由此想到，可以将这些文本生成任务转变成文本序列标注任务。 首先对输入文本进行序列标注生成每个英文单词对应的编辑标签。编辑标签包括KEEP（保留单词）和DELETE（删除单词）两个基本标签。 第一步，找出输入和输出文本序列的最长公共子序列（longest common subsequence，LCS），将输出文本中不在LCS中的词组组成候选词组列表；第二步，根据词组在标注数据中出现的次数将候选词组排序 DfWiki：句子融合；WikiSplit：拆分和改述；AS：摘要总结；GEC：语法纠错 文本序列标注模型结构 模型的encoder选用Bert Transformer[3]模型，是BERT-base结构 将文本生成转换为序列标注的思路要求输入和输出文本高度重叠，所以不是所有的文本生成任务都适用。 总的来说，这篇论文的思路很有启发性，实验设计的比较严谨，文章可读性也很好，推荐大家一读。
本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场，然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。 例如，在序列标注的时候，如果能像知道这个词之前的词一样，知道将要来的词，这将非常有帮助。 序列标注问题 这里的序列标注问题是将序列中出现的不同种类的命名实体（人名，地名，组织名）标记出来，例如： John(B-PER) lives(O) in(O) New(B-LOC) York(I-LOC 图 10 生成 word 在上下文中的向量表示 命名实体标注 对于给定的长度为 m 的序列 X，假设标注的结果为 [y1, …, ym]，yi=PER/LOC/ORG/O，则命名实体标注问题可以表示在已知序列 可以用 Viterbi 算法（动态规划）求解最优的标注序列。
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