Attention in Character-Based BiLSTM-CRF for Chinese Named Entity Recognition

心已赠人 2024-04-18 16:50 5阅读 0赞

#### Attention in Character-Based BiLSTM-CRF for Chinese Named Entity Recognition ####

#### 概述 ####

作者提出了一种**基于字符(区别于词)的中文命名实体**识别方法。提取字符级特征和字形特征,字符级特征和字形特征

经过attention机制作用后得到最后的特征，特征作为框架BiLSTM-CRF的输入。经过BiLSTM-CRF的处理，完成

命名实体识别任务。

#### 字符嵌入 ####

Glove [理解GloVe模型（+总结）][GloVe]

#### 字形特征提取 ####

中文是一种典型的象形文字。一般人们遇见不认识的字，习惯性得通过其形状来猜测其意思。本文提出的提取字形

特征的方法是模拟人总是通过其形状来理解一个不认识的字。具体得将每一个中文字符转化为一个灰度图(数据预

处理的时候删除了标点符号，0-9数字全转变为1)，然后通过CNN(类似于VGG模型), 从灰度图中提取300维的向量。**具体的模型架构文章并没有给出。**

#### attention机制 ####

![format_png][]

c是嵌入特征向量，g是字形特征向量，两个维度相同。

attention机制的过程如下，c、g分别经过全连接层得到两个输出，两个输出相加得到`hidden layer1`

经过tanh激活函数激活，得到`hidden layer 2`, 最后进过一个全连接层达到最后的我们要的权重 θ \\theta θ

公式15详细阐述了，c, g,  θ \\theta θ到达x的计算过程。

[原论文链接][Link 1]

[GloVe]: https://blog.csdn.net/u014665013/article/details/79642083
[format_png]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMxLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi04MWJkODI3M2FlNmExZGQ2ZjEzN2FjOWRjOTRhY2I4Y19oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png
[Link 1]: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3325736

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