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发布时间:2018-11-14

原标题:基于keras的BiLstm与CRF实现命名实体标注

基于keras的BiLstm与CRF实现命名实体标注


众所周知,通过Bilstm已经可以实现分词或命名实体标注了,同样地单独的CRF也可以很好的实现。既然LSTM都已经可以预测了,为啥要搞一个LSTM+CRF的hybrid model? 因为单独LSTM预测出来的标注可能会出现(I-Organization->I-Person,B-Organization ->I-Person)这样的问题序列。

但这种错误在CRF中是不存在的,因为CRF的特征函数的存在就是为了对输入序列观察、学习各种特征,这些特征就是在限定窗口size下的各种词之间的关系。

将CRF接在LSTM网络的输出结果后,让LSTM负责在CRF的特征限定下,依照新的loss function,学习出新的模型。

基于字的模型标注:

假定我们使用Bakeoff-3评测中所采用的的BIO标注集,即B-PER、I-PER代表人名首字、人名非首字,B-ORG、I-ORG代表组织机构名首字、组织机构名非首字,O代表该字不属于命名实体的一部分

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

加入CRF layer对LSTM网络输出结果的影响

为直观的看到加入后的区别我们可以借用网络中的图来表示:其中(x)表示输入的句子,包含5个字分别用(w_1),(w_2),(w_3),(w_4),(w_5)表示

没有CRF layer的网络示意图

Figure 1.3: The BiLSTM model with out CRF layer output correct labels

含有CRF layer的网络输出示意图

Figure 1.2: The meaning of outputs of BiLSTM layer

上图可以看到在没有CRF layer的情况下出现了 B-Person->I-Person 的序列,而在有CRF layer层的网络中,我们将 LSTM 的输出再次送入CRF layer中计算新的结果。而在CRF layer中会加入一些限制,以排除可能会出现上文所提及的不合法的情况

CRF loss function

CRF loss function 如下:
Loss Function = (frac{P_{RealPath}}{P_1 + P_2 + … + P_N})

主要包括两个部分Real path score 和 total path scroe

1、Real path score

(P_{RealPath}) =(e^{S_i})

因此重点在于求出:

(S_i) = EmissionScore + TransitionScore

EmissionScore=(x_{0,START}+x_{1,B-Person}+x_{2,I-Person}+x_{3,O}+x_{4,B-Organization}+x_{5,O}+x_{6,END})

2018-03-26-16-32-18

因此根据转移概率和发射概率很容易求出(P_{RealPath})

2、total score

total scroe的计算相对比较复杂,可参看https://createmomo.github.io/2017/11/11/CRF-Layer-on-the-Top-of-BiLSTM-5/

实现代码(keras版本)

1、搭建网络模型

使用2.1.4版本的keras,在keras版本里面已经包含bilstm模型,但crf的loss function还没有,不过可以从keras contribute中获得,具体可参看:https://github.com/keras-team/keras-contrib

构建网络模型代码如下:

    model = Sequential()
    model.add(Embedding(len(vocab), EMBED_DIM, mask_zero=True))  # Random embedding
    model.add(Bidirectional(LSTM(BiRNN_UNITS // 2, return_sequences=True)))
    crf = CRF(len(chunk_tags), sparse_target=True)
    model.add(crf)
    model.summary()
    model.compile("adam", loss=crf.loss_function, metrics=[crf.accuracy])

2、清洗数据

清晰数据是最麻烦的一步,首先我们采用网上开源的语料库作为训练和测试数据。语料库中已经做好了标记,其格式如下:

月 O
油 O
印 O
的 O
《 O
北 B-LOC
京 I-LOC
文 O
物 O
保 O
存 O
保 O
管 O

语料库中对每一个字分别进行标记,比较包括如下几种:

"O", "B-PER", "I-PER", "B-LOC", "I-LOC", "B-ORG", "I-ORG"

分别表示,其他,人名第一个,人名非第一个,位置第一个,位置非第一个,组织第一个,非组织第一个

    train = _parse_data(open("data/train_data.data", "rb"))
    test = _parse_data(open("data/test_data.data", "rb"))

    word_counts = Counter(row[0].lower() for sample in train for row in sample)
    vocab = [w for w, f in iter(word_counts.items()) if f >= 2]
    chunk_tags = ["O", "B-PER", "I-PER", "B-LOC", "I-LOC", "B-ORG", "I-ORG"]

    # save initial config data
    with open("model/config.pkl", "wb") as outp:
        pickle.dump((vocab, chunk_tags), outp)

    train = _process_data(train, vocab, chunk_tags)
    test = _process_data(test, vocab, chunk_tags)
    return train, test, (vocab, chunk_tags)

3、训练数据

在处理好数据后可以训练数据,本文中将batch-size=16获得较为高的accuracy(99%左右),进行了10个epoch的训练。

import bilsm_crf_model

EPOCHS = 10
model, (train_x, train_y), (test_x, test_y) = bilsm_crf_model.create_model()
# train model
model.fit(train_x, train_y,batch_size=16,epochs=EPOCHS, validation_data=[test_x, test_y])
model.save("model/crf.h5")

4、验证数据

import bilsm_crf_model
import process_data
import numpy as np

model, (vocab, chunk_tags) = bilsm_crf_model.create_model(train=False)
predict_text = "中华人民共和国国务院总理周恩来在外交部长陈毅的陪同下,连续访问了埃塞俄比亚等非洲10国以及阿尔巴尼亚"
str, length = process_data.process_data(predict_text, vocab)
model.load_weights("model/crf.h5")
raw = model.predict(str)[0][-length:]
result = [np.argmax(row) for row in raw]
result_tags = [chunk_tags[i] for i in result]

per, loc, org = "", "", ""

for s, t in zip(predict_text, result_tags):
    if t in ("B-PER", "I-PER"):
        per += " " + s if (t == "B-PER") else s
    if t in ("B-ORG", "I-ORG"):
        org += " " + s if (t == "B-ORG") else s
    if t in ("B-LOC", "I-LOC"):
        loc += " " + s if (t == "B-LOC") else s

print(["person:" + per, "location:" + loc, "organzation:" + org])

输出结果如下:

["person: 周恩来 陈毅, 王东", "location: 埃塞俄比亚 非洲 阿尔巴尼亚", "organzation: 中华人民共和国国务院 外交部"]

源码地址:https://github.com/stephen-v/zh-NER-keras

当前文章:http://neomi.cn/jinshen/3958.html

发布时间:2018-11-14 00:13:29

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责任编辑:王通