实战 | Pytorch BiLSTM + CRF做NER

点击上方“MLNLP”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：我近视https://zhuanlan.zhihu.com/p/59845590说明： 本篇文章为Pytorch官网上BiLSTM CRF的说明一. BILSTM + CRF介绍jianshu.com/p/97cb3b6db1.介绍基于神经网络的方法，在命名实体识别任务中非常流行和普遍。如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么，你只需要记住他们分别是命名实体识别模型中的两个层。1.1开始之前我们假设我们的数据集中有两类实体——人名和地名，与之相对应在我们的训练数据集中，有五类标签：B-Person， I- Person，B-Organization，I-Organization假设句子x由五个字符w1,w2,w3,w4,w5组成，其中【w1,w2】为人名类实体，【w3】为地名类实体，其他字符标签为“O”。1.2BiLSTM-CRF模型以下将给出模型的结构：第一，句子x中 ………………………………