语音识别:通过Bi-LSTM捕捉语音中的上下文信息,提升识别准确性。 机器翻译:在翻译过程中,Bi-LSTM能够同时考虑源语言句子的前后文,提高翻译质量。 命名实体识别(NER):通过双向LSTM处理文本,识别出文本中的实体(如人名、地名等)。 语义分析:在文本分类、情感分析等任务中,Bi-LSTM可以捕捉更丰富的上下文信息。 时间序列...
LSTM的全称是Long Short-Term Memory,它是RNN(Recurrent Neural Network)的一种。LSTM由于其设计的特点,非常适合用于对时序数据的建模,如文本数据。BiLSTM是Bi-directional Long Short-Term Memory的缩写,是由前向LSTM与后向LSTM组合而成。两者在自然语言处理任务中都常被用来建模上下文信息。 为什么使用LSTM与Bi-LSTM ...
bi-lstm-crf bi-lstm-crf结构如下: 以词性标注为例,通过词向量模型结果作为输入通过bi-lstm获取到词性输出的概率,这可以作为对应的crf的状态函数结果,而转移函数可以利用crf的模板例子获取。这样通过bi-lstm的输出给crf加入了非线性特性,更好的拟合数据。 在训练阶段,crf可以基于改进的迭代尺度法或者拟牛顿法进行训练...
Bi-LSTM +CRF是在原来的Bi-LSTM+最大熵的基础上优化过来的,它最大的思想就是在Bi-LSTM的上面挂了一层条件随机场模型作为模型的解码层,在条件随机场模型里面考虑预测结果之间的合理性。 经典模型: 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...
1. 打开极链AI云 2. 点击模型 3. 选择模型在模型列表中选择Bi-LSTM模型 4. 创建实例显卡以RTX 2080 Ti为例，选择模型对应镜像点击下一步，即可创建实例 5. 连接实例创建完成后，点击jupyterlab连接 04 模型使用 1.环境配置进入jupyterlab后，可以看见模型使用文档，点击左上角“+”，打开终端界面 在终端中输入...
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention
Bi-lstm 双向LSTM其实就是对两个LSTM(前向和后向)进行整合,使其拥有同时从上文和下文中提取信息的能力,主要的整合方式有直接拼接cancat,以及加权求和。在karas中可以直接调用Bidirectional中的模块实现 bi_lstm = Bidirectional(LSTM(100, return_sequences=True))(embedded_sequences)。
本节我们来尝试使用 TensorFlow 搭建一个双向 LSTM (Bi-LSTM) 深度学习模型来处理序列标注问题,主要目的是学习 Bi-LSTM 的用法。 Bi-LSTM 我们知道 RNN 是可以学习到文本上下文之间的联系的,输入是上文,输出是下文,但这样的结果是模型可以根据上文推出下文,而如果输入下文,想要推出上文就没有那么简单了,为了弥补...
首先将单个 word 拆分成单个字母组成的序列，并使用 Bi-LSTM 生成词向量 W(char)，网络的结构如图 9 所示：图 9 字符序列生成 word embedding 然后可以用基于 word 的 embedding 算法（例如 GloVe，CBOW 等）生成词向量 W(glove)。将两个词向量拼接起来 W=[W(glove), W(char)]，这样的词向量中包含了 word...
Bi-LSTM和LSTM 标准LSTM和Bi-LSTM的关键区别在于Bi-LSTM由2个LSTM组成，通常称为“正向LSTM”和“反向LSTM”。基本上，正向LSTM以原始顺序接收序列，而反向LSTM接收序列。随后，根据要执行的操作，两个LSTMs的每个时间步的每个隐藏状态都可以连接起来，或者只对两个LSTMs的最后一个状态进行操作。在所提出的模型中，...