基于双向 LSTM 和 CRF 的序列标注模型
基于双向 LSTM 和 CRF 的序列标注模型
在自然语言处理中，序列标注是一项重要的任务，例如命名实体识别、词性标注等。本文将介绍如何使用 Keras 构建一个基于双向 LSTM 和 CRF 的序列标注模型。
一、引言
序列标注任务要求为输入序列中的每个元素分配一个标签。传统的方法可能基于规则或统计模型，但深度学习方法在近年来取得了显著的成功。双向 LSTM 能够捕捉序列的上下文信息，而 CRF 可以考虑标签之间的依赖关系，两者结合可以提高序列标注的准确性。
二、代码实现
- 首先，我们导入所需的模块：
import keras
from crf_layer import CRF
- 定义
BiLstmCrfModel类：
class BiLstmCrfModel(object):
def __init__(
self,
max_len,
vocab_size,
embedding_dim,
lstm_units,
class_nums,
embedding_matrix=None
):
super(BiLstmCrfModel, self).__init__()