为了获得最可能的句子标注序列,可以使用CRF.decode方法。 >>>model.decode(emissions)[[3,1,3],[0,1,0]] 这个方法也接受一个mask掩码张量,详情可以查看CRF.decode。 crf.py实现代码注释 importtorchimporttorch.nnasnnfromtypingimportList,OptionalclassCRF(nn.Module):"""Conditional random field. This module...
一、SoftmaxSoftmax是一种常用的分类方法,它将输入的向量转换成概率分布。在BERT-Softmax模型中,我们将BERT的最后一层输出作为输入,通过Softmax函数得到每个类别的概率分布。然后,我们使用交叉熵损失函数来计算预测标签与真实标签之间的损失。以下是使用PyTorch实现BERT-Softmax模型的代码示例: import torch import torch....
pytorch crf使用 前言:实测 PyTorch 代码非常简洁易懂,只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式,即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中,相关的代码后续将会分享。 具体的数据格式,这种方式并不适合处理很多的数据,但是对于 demo 来说非常友好,把英文改成中文,标签改成分词问题中的 “BEMS” 就可以跑起来了...
使用PyTorch构建分割模型 下面是一个简单的基于PyTorch的深度学习模型架构示例。此模型使用U-Net结构进行图像分割。 importtorchimporttorch.nnasnnclassUNet(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels):super(UNet,self).__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels,64,kernel_size...
其中主要使用pytorch_lightning来组织模型的训练,使用torchtext以及pytorch_lighting对语料处理,使用seqeval来评估序列标注的结果,使用pytorch-crf来实现CRF层。 本程序使用的Python程序包,主要如下: python 3.7 pytorch 1.10, pytorch_lightning 1.15 pytorch-crf 0.7.2 torchtext 0.11.0 seqeval 1.2.2 数据集 本程序数据...
但是这种方法,存在一个问题,在CRF的应用中CRF的属性里面没有batch_first属性,也就是不能做到,在使用时将会报错。如下所示,该代码就会提示CRF没有batch_first属性。 class model(torch.nn.Model):def __init__(self, your_args_here, num_labels):# Your code here.self.crf = CRF(num_tags=config.num_...
本模型使用谷歌预训练bert模型(https://github.com/google-research/bert), 同时使用pytorch-pretrained-BERT(https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT) 项目加载bert模型并转化为pytorch参数,CRF代码参考了SLTK(https://github.com/liu-nlper/SLTK) 准备数据格式参见data 模型参数可以在config中进行设...
【简介】使用谷歌的BERT模型在BiLSTM-CRF模型上进行预训练用于中文命名实体识别的pytorch代码 项目结构 bert_bilstm_crf_ner_pytorch torch_ner bert-base-chinese --- 预训练模型 data --- 放置训练所需数据 output --- 项目输出,包含模型、向量表示、日志信息等 source --- 源代码 config.py --- 项目配置...
在使用PyTorch实现DenseCRF时,通常需要导入以下的模块: ```python import numpy as np import pydensecrf.densecrf as dcrf from pydensecrf.utils import unary_from_softmax, create_pairwise_bilateral, create_pairwise_gaussian ``` 3.定义DenseCRF模型 接下来,我们需要定义一个DenseCRF的模型。在PyTorch中,...
本项目使用 python 2.7 tensorflow 1.7.0 pytorch 0.4.0 对命名实体识别不了解的可以先看一下这篇文章。顺便求star～ 这是最简单的一个命名实体识别BiLSTM+CRF模型。 数据 data文件夹中有三个开源数据集可供使用,玻森数据 (https://bosonnlp.com)、1998年人民日报标注数据、MSRA微软亚洲研究院开源数据。其中boson...