模型 现在的实体识别方案很多，包括BERT+CRF的序列标注、基于Span的方法、基于MRC的方法，我这里使用的是基于BERT的Biaffine结构，直接预测文本构成的所有span的类别。...相比单纯基于span预测和基于MRC的预测，Biaffine的结构可以同时考虑所有span之间的关系，从而提高预测的准确率。...Biaffine意思双仿射，如果W*X是单仿射的话，X*W*Y就是双仿射了。本质上就是输入一个长度为L的序列，预测一个L*L*C的tensor，预测每个span的类别信息。...这里默认都是一句话【数据决定】 同时改进了原有greedy的decoding方法，使用基于DAG的动态规划算法找到全局最优解 但是这种方法也有一些局限： 对边界判断不是特别准 有大量的负样本 原来我也实现过Biaffine-BERT-NER
Deep Biaffine Attention for Neural Dependency Parsing 基于图的依存句法分析从左向右解析句子，针对句中的每个词，找该词的head词(该词到head词之间的...主要的修改如下： 使用双仿射注意力机制(Biaffine Attention)代替双线性(bilinear)或传统的MLP-based注意力机制, 运用了一个双线性层而不是两个线性层和一个非线性层。...使用Biaffine依存标签分类器。 在双仿射变换(Biaffine transformation)之前，将降维MLP应用于每个循环输出。...biaffine并不是双线性(bilinear)或MLP机制，它使用一个仿射变换在单个LSTM输出状态r预测所有类别上的得分。...实验设置及实验结果 https://github.com/bamtercelboo/PyTorch_Biaffine_Dependency_Parsing 欢迎大家star和fork！
根据这个题目Self-attentive Biaffine Dependency Parsing你可能会想到经典的biaffine parser（不了解的点这个链接）： https://arxiv.org...对，就是这样的，可以说是强强联合，将目前的parser SOTA模型（biaffine parser based bilstm）的提取特征层（bilstm）替换成self-attention（Transformer...很前沿： 李英师姐用了目前最火的self-attention（Transformer的encoder）替换了我们一直使用的SOTA模型biaffine parser based bilstm 的 bilstm
对比方法 本文选取了四种实体矩阵构建方法进行比较，分别是： GlobalPointer； TPLinker（Muti-head selection)； Tencent Muti-head； Deep Biaffine...Deep Biaffine的计算公式如下： 简单来说双仿射分别 为头 为尾的实体类别后验概率建模 + 对 或 为尾的实体类别的后验概率分别建模 + 对实体类别 的先验概率建模。...不难看出Deep Biaffine是加性与乘性的结合。在笔者复现的关系抽取任务中，双仿射确实带来的一定提升，但这种建模思路在实体识别中是否有效还有待验证。...class Biaffine(Module): def __init__(self, in_size, out_size, Position = False): super(Biaffine...Biaffine双仿射表现不佳，意味着这种建模思路不适合用于实体命名识别。
首先，通过头部和尾部特征的相互作用，使用双仿射注意力机制（biaffine attention）获得span表征 其中的是一个span 的头尾表示，是一个2d x 2d x 2d的张量，是 4d x 2d...它是OntoNotes V5.0数据集上的SOTA模型 (2) BERT+Biaffine 将NER转换成一种识别开始和结束位置的任务，并通过双仿射注意力（biaffine attention）为每个...如该表所示，RICON超过了强大的BERT-Biaffine模型，9种类型的F1得分提高了3.28。...同时，在嵌套症状类型的识别结果上，RICON的表现比BERT-Biaffine好得多，这一观察结果也表明，RICON也适用于嵌套式NER。...如前文展示的实验结果，以前的SOTA方法BERT+Biaffine的表现比基于词典的方法差，但本论文中基于规律的方法RICON胜过了基于词典的方法。
BiAffine Module 为了有效的使得SynGCN和SemGCN交换信息，这里使用了BiAffine映射方法： 最后将二者的隐层pooling后再concat起来过softmax做预测：
图 2 基于数据依存型 CNN 的模型 如图2所示，为了更好地表示完全依存森林，作者提出一种基于数据依存型 CNN（DDCNN）的模型，左边是基于Deep biaffine [2]的依存分析器，它直接输出依存森林给右边...and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP). [2] Deep Biaffine
拼接得到的向量分别通过一个Feed Forward层，通过一个biaffine分类器，预测出实体之间的关系。 biaffine分类器的实际作用如下： ? 2) 模型结果 ?
详细地说，本文模型包含（1）深度 BiLSTM 编码器，它能够捕获每个字符的长期上下文特征，（2）biaffine 注意力计分器（attentional scorer）[5]，它统一预测字符级别的分割和依存分析关系...我们的模型包含两个主要组成部分：(1) 深度 BiLSTM 编码器，用于提取上下文特征，它将给定句子的每个字符嵌入作为输入并生成密集向量，(2)biaffine 注意力计分器 [5]，将给定字符对的隐藏向量作为输入并预测标签得分向量...为了简单起见，我们省略了弧标签的预测，它使用不同的 biaffine 分类器。
此外，我们的模型通过对谓词、论元评分，以及谓词和论元的一个双仿射变换，同时实现了对谓词的识别、以及谓词与论元的联合预测（参见上图中Biaffine Scorer层）。...本文报告了第一个在span和Dependency两种形式的语义角色标注的标准树库上同时获得最高精度的系统； 2、本文首次把目前最为有效的三大建模和机器学习要素集成到一个系统内，包括span选择模型、双仿射（biaffine
此外，我们的模型通过对谓词、论元评分，以及谓词和论元的一个双仿射变换，同时实现了对谓词的识别、以及谓词与论元的联合预测（参见上图中 Biaffine Scorer 层）。...本文报告了第一个在 span 和 Dependency 两种形式的语义角色标注的标准树库上同时获得最高精度的系统； 本文首次把目前最为有效的三大建模和机器学习要素集成到一个系统内，包括 span 选择模型、双仿射（biaffine
Seq2Seq模型 ss: 共享LSTM + 曼哈顿距离 te:共享LSTM + 全连接 tdp: lstm + mlp + shift-reduce(移入规约) gdp: lstm + mlp + biaffine
其中左边的是用随机选择50k Chinese Treebank 7.0在SOTA模型biaffine parser上训练好的模型，其中包括encoder和decoder。
Co-Predictor Layer 这里用了一个普通的MLP和一个专门用于变长标签预测的biaffine预测： 最后过一个softmax层： 最后是一个Decoder层，这里主要就是通过NNW
最后模型结果达到了当时的state of the art，2019的aaai上的论文[1]效果超过了它，模型如下图，其实没有太多的改动，就在最后获得最后结果的时候使用了Biaffine Scorer的预测方式
2.3 解码层 在解码预测层，在使用 FFN 对卷积层输出特征进行关系预测的同时，将编码层输出特征输入 Biaffine 也进行词对关系预测，这一步可以看做是一种特殊的残差机制，将编码层的特征也利用起来...因此最后的输出为 FFN 和 Biaffine 输出的加和。 在解码阶段，模型需要处理不同的词对关系。模型的预测结果是词之间的关系，这些词和关系可以构成一个有向图，其中词是节点，关系是边。
with Coarse-to-fine Inference Dependency parsing 依存句法分析 Penn Treebank POSUASLAS 97.395.4493.76 Deep Biaffine
【一分钟论文】 NAACL2019-使用感知句法词表示的句法增强神经机器翻译 【一分钟论文】Semi-supervised Sequence Learning半监督序列学习 【一分钟论文】Deep Biaffine
在训练时只在英语数据上训练基于图的Biaffine分析器模型，然后在CLBT的跨语言上下文相关词向量的帮助下将该模型直接应用于目标语言上。
随后，将这两个向量通过一个 Biaffine层，预测出属于每个关系的类别： ? 这里U的维度是m*C*m，W的维度是C*2m。m是FFN层输出的向量的维度，C是关系的类别数。 2)损失函数 ?
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