也就是FCN和CRF扯不上关系,只不过CRF利用了FCN的结果作为一元势函数。 所以如果我们能够把CRF和FCN把这两个强大的招式融汇贯通,搞出一个端到端的训练模型,那么精度必然可以进一步提升,这也正是《CRF as RNN》这篇文献的思想,这篇文献把CRF的学习、推理过程看成是RNN,然后嵌入CNN模型中,搞出了一个新的招式,完...
其中最底层的(word embedding)就是我们前面提到的单词embedding。 中间层(Bi-LSTM)l 代表单词左侧的上下文特征, r 代表单词右侧的上下文特征,c 代表了左右两侧的合成。 最高层(CRF)把单词tag之间的关系建模,提高NER准确率。 落实到损失函数,文中也用了上述两方面的因素(tag到tag的转移率,单词是某个tag的概率):...
`rnn_unit`: str,\['lstm', 'gru'\],模型中使用哪种单元,用户设置,默认值'lstm'; `num_units`: int,bilstm/bigru单元数,用户设置,默认值256; `num_layers`: int,bilstm/bigru层数,用户设置,默认值1; `rnn_dropout`: float,lstm/gru层的dropout值,用户设置,默认值0.2; `use_crf`: bool,是否使用...
也就是FCN和CRF扯不上关系,只不过CRF利用了FCN的结果作为一元势函数。 所以如果我们能够把CRF和FCN把这两个强大的招式融汇贯通,搞出一个端到端的训练模型,那么精度必然可以进一步提升,这也正是《CRF as RNN》这篇文献的思想,这篇文献把CRF的学习、推理过程看成是RNN,然后嵌入CNN模型中,搞出了一个新的招式,完...