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BiLSTM上的CRF层是如何工作

这篇文章给大家介绍BiLSTM上的CRF层是如何工作,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

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导读  

看了许多的CRF的介绍和讲解,这个感觉是最清楚的,结合实际的应用场景,让你了解CRF的用处和用法。

预备知识

你需要知道的惟一的事情是什么是命名实体识别。如果你不知道神经网络,CRF或任何其他相关知识,请不要担心。我会尽可能直观地解释一切。

 

1. 介绍

对于命名实体识别任务,基于神经网络的方法非常普遍。我将以文中的模型为例来解释CRF层是如何工作的。

如果你不知道BiLSTM和CRF的细节,请记住它们是命名实体识别模型中的两个不同的层。

 

1.1 开始之前

我们假设,我们有一个数据集,其中有两个实体类型,PersonOrganization。但是,事实上,在我们的数据集中,我们有5个实体标签:

  • B-Person
  • I- Person
  • B-Organization
  • I-Organization
  • O

此外,x是一个包含5个单词的句子,w0,w1,w2,w3,w4。更重要的是,在句子x中,[w0,w1]是一个Person实体,[w3]是一个Organization实体,其他都是“O”。

 

1.2 BiLSTM-CRF模型

我将对这个模型做一个简单的介绍。

如下图所示:

  • 首先,将句子x中的每个单词表示为一个向量,其中包括单词的嵌入和字符的嵌入。字符嵌入是随机初始化的。词嵌入通常是从一个预先训练的词嵌入文件导入的。所有的嵌入将在训练过程中进行微调。
  • 第二,BiLSTM-CRF模型的输入是这些嵌入,输出是句子x中的单词的预测标签。

BiLSTM上的CRF层是如何工作

虽然不需要知道BiLSTM层的细节,但是为了更容易的理解CRF层,我们需要知道BiLSTM层输出的意义是什么。

BiLSTM上的CRF层是如何工作

上图说明BiLSTM层的输出是每个标签的分数。例如,对于w0, BiLSTM节点的输出为1.5 (B-Person)、0.9 (I-Person)、0.1 (B-Organization)、0.08 (I-Organization)和0.05 (O),这些分数将作为CRF层的输入。

然后,将BiLSTM层预测的所有分数输入CRF层。在CRF层中,选择预测得分最高的标签序列作为最佳答案。

 

1.3 如果没有CRF层会怎么样

你可能已经发现,即使没有CRF层,也就是说,我们可以训练一个BiLSTM命名实体识别模型,如下图所示。 

BiLSTM上的CRF层是如何工作

因为每个单词的BiLSTM的输出是标签分数。我们可以选择每个单词得分最高的标签。

例如,对于w0,“B-Person”得分最高(1.5),因此我们可以选择“B-Person”作为其最佳预测标签。同样,我们可以为w1选择“I-Person”,为w2选择“O”,为w3选择“B-Organization”,为w4选择“O”。

虽然在这个例子中我们可以得到正确的句子x的标签,但是并不总是这样。再试一下下面图片中的例子。

BiLSTM上的CRF层是如何工作

显然,这次的输出是无效的,“I-Organization I-Person”和“B-Organization I-Person”。

 

1.4 CRF层可以从训练数据中学到约束

CRF层可以向最终的预测标签添加一些约束,以确保它们是有效的。这些约束可以由CRF层在训练过程中从训练数据集自动学习。

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-label1 I-label2 I-label3 I-…”,在这个模式中,label1、label2、label3…应该是相同的命名实体标签。例如,“B-Person I-Person”是有效的,但是“B-Person I-Organization”是无效的。
  • “O I-label”无效。一个命名实体的第一个标签应该以“B-”而不是“I-”开头,换句话说,有效的模式应该是“O B-label”

有了这些有用的约束,无效预测标签序列的数量将显著减少。

关于BiLSTM上的CRF层是如何工作就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


当前标题:BiLSTM上的CRF层是如何工作
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