1、tf.contrib.crf.crf_log_likelihood crf_log_likelihood(inputs,tag_indices,sequence_lengths,transition_params=None) 在一个条件随机场里面计算标签序列的log-likelihood 参数: inputs: 一个形状为[batch_size, max_seq_len, num_tags] 的tensor,一般使用BILSTM处理之后输出转换为他要求的形状作为CRF层的输入...
如果你需要预测的是个序列，那么可以选择用crf_log_likelihood作为损失函数 crf_log_likelihood(inputs,ta...
最近在 做一个 NER的项目,使用的是BILSTM+CRF 结构,后续 项目写完后,会开源出来。 现在 对 使用 tf.contrib.crf.crf_log_likelihood时,遇到的参数问题 说一下: 官方说明:https://www.tensorflow.org/code/stable/tensorflow/contrib/crf/python/ops/crf.py tf.contrib.crf.crf_log_likelihood( input...
Calculate CRF negative log likelihood
log_likelihood, self.trans =crf_log_likelihood( inputs=logits, tag_indices=targets, transition_params=self.trans, sequence_lengths=self.length ) self.loss = tf.reduce_mean(-log_likelihood) 开发者ID:sladesha,项目名称:deep_learning,代码行数:20,代码来源:model.py ...
函数 tf.contrib.crf.crf_log_likelihood() 相当令人疑惑：该函数允许接受一个transition_params, 但是...
for inference at test time.log_likelihood,transition_params=tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(unary...