prediction = self.crf.decode(emissions=lstm_feats.permute(1, 0, 2), mask=mask) else: prediction = self.crf.decode(emissions=lstm_feats.permute(1, 0, 2)) return prediction 方法2:编写CRF实现代码 def argmax(vec): """ 返回vec 中每一行最大的那个元素的下标 """ # return the argmax as ...
首先,本文是对pytorch官方的Bi-LSTM+CRF实现的代码解读,原文地址: https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html#bi-lstm-conditional-random-field-discussionpytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html#bi-lstm-conditional-random-field-discussion 然后,要搞清楚为什么要用它而...
使用TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码: cell_fw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) cell_bw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) (outputs, output_states) = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw, cell_bw, inputs, sequence_length=300) 1 2 3 4 5 首先下面是我画的Bi-...
项目方面的代码可以参考文章NLP(二十四)利用ALBERT实现命名实体识别,模型为ALBERT+Bi-LSTM+CRF,结构图如下: 模型训练的代码(albert_model_train.py)中新增导入keras-contrib模块中的CRF层: fromkeras_contrib.layersimportCRFfromkeras_contrib.lossesimportcrf_lossfromkeras_contrib.metricsimportcrf_accuracy, crf_viterbi...
其中,BERT、Bi-LSTM和条件随机场(CRF)是常见的模型组合。1. BERT模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的深度双向Transformer模型,能够学习文本的深层次表示。通过在大量无标签文本上预训练,BERT可以捕获文本中的上下文信息,这对于NER任务至关重要。2. Bi-LSTM模型Bi-LSTM(...
代码:https://github.com/yutarochan/Bi-LSTM-CRF BI-LSTM-CRF模型的独特优势在于它结合了双向LSTM的能力来捕获长距离的双向上下文依赖性,并通过CRF层来精确地建模标签之间的约束关系,从而在复杂的序列标注任务中提供了显著的性能提升。 例如,在一个医疗健康记录的命名实体识别任务中,BI-LSTM-CRF模型能够利用前文提...
Bi-LSTM+CRF 模型的实现 模型:CRF的转移矩阵A由神经网络的CRF层近似得到,而P矩阵 也就是发射矩阵由Bi-LSTM近似得到。 词向量,即可以预先训练,也可以一并训练。 访问AI图谱 技术分享社区 https://loveai.tech 实现详解数据处理逻辑 数据处理模块主要是为了实现两个函数:next_train_batch和next_valid_batch,用于从...
Bi-LSTM+CRF:https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html Bi-LSTM结构(序列标注)如下,CRF层用来学习一个最优路径,Bi-LSTM layer的输出维度是tag size,这就相当于是每个词 映射到tag的发射概率, 假设: Bi-LSTM的输出矩阵为P,其中 ...
定义LSTM模型 In [15] class LSTM_Model(nn.Layer): def __init__(self,vocab_num, emb_size, hidden_size, num_layers, num_labels, dropout): super(LSTM_Model, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_num, emb_size) self.lstm = nn.LSTM(emb_size, hidden_size, num_layers...
代码语言:javascript 复制 EUB-ORGrejectsOGermanB-MISCcallOtoOboycottOBritishB-MISClambO.OPeterB-PERBlackburnI-PER 代码语言:javascript 复制 模型 “让我猜一下... LSTM?” 你是对的。 像大多数NLP系统一样,我们在某些时候会依赖于递归神经网络。 但在深入研究我们模型的细节之前,让我们分成3个部分: Word表...