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...
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...
对于linear-chain CRF: 定义了一个全局的score,考虑了标注结果之间的转移。如下图: 如果我们不考虑转移情况,都选取局部最大的值,我们就会标注为PER-PER-LOC了。 训练 用CRF得到loss, 另外tf.contrib.crf.crf_log_likelihood还会返回转移矩阵T,方便我们在做预测的时候用它: # shape = (batch, sentence) labels ...
《tensorflow笔记3:CRF函数:tf.contrib.crf.crf_log_likelihood() - 细雨微光 - 博客园》http://t.cn/RrTF8NA
用CRF得到loss, 另外tf.contrib.crf.crf_log_likelihood还会返回转移矩阵T,方便我们在做预测的时候用它: 代码语言:javascript 复制 # shape=(batch,sentence)labels=tf.placeholder(tf.int32,shape=[None,None],name="labels")log_likelihood,transition_params=tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(scores,labels,sequ...
对于linear-chain CRF: 定义了一个全局的score,考虑了标注结果之间的转移。如下图: 如果我们不考虑转移情况,都选取局部最大的值,我们就会标注为PER-PER-LOC了。 训练 用CRF得到loss, 另外tf.contrib.crf.crf_log_likelihood还会返回转移矩阵T,方便我们在做预测的时候用它: ...
Simple and Efficient Tensorflow implementations of NER models with tf.estimator and tf.data - tf_ner/models/chars_conv_lstm_crf/main.py at master · guillaumegenthial/tf_ner
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化,并不断改进。...这里,我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量,并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵...
contrib.crf import crf_log_likelihood from tensorflow.contrib.crf import viterbi_decode from data import pad_sequences, batch_yield from utils import get_logger from eval import conlleval class BiLSTM_CRF(object): def __init__(self, args, embeddings, tag2label, vocab, paths, config): self....
对于linear-chain CRF: 定义了一个全局的score,考虑了标注结果之间的转移。如下图: 如果我们不考虑转移情况,都选取局部最大的值,我们就会标注为PER-PER-LOC了。 训练 用CRF得到loss, 另外tf.contrib.crf.crf_log_likelihood还会返回转移矩阵T,方便我们在做预测的时候用它: ...