http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling  双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题.这 sequence labeling属于NLP的经典问题了,开始尝试用HMM,哦不,用CRF做baseline,by the way, 用的CR…

问题1:CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: How to activate multiple GPUs from Keras in Tensorflow import keras.backend as K config = K.tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = K.tf.Session(config=config) 讀作者的code就能了解數據的格式了.在process_data.p…

数据集为玻森命名实体数据. 目前代码流程跑通了,后续再进行优化. 项目地址:https://github.com/cyandn/practice/tree/master/NER 步骤: 数据预处理: def data_process(): zh_punctuation = [',', '.', '?', ':', '!', '……'] with open('data/BosonNLP_NER_6C_process.txt', 'w', encoding='utf8') as fw: with o…

来看看今日头条首席科学家的论文: End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF 使用LSTM方法进行序列标注,完成大规模标注问题 参考此文: 论文笔记:[ACL2016]End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF 论文下载链接: http://www.aclweb.org/old_anthology/P/P16/P16-1101.pdf…

LSTM 原理 CRF 原理 给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型.假设输出随机变量构成马尔科夫随机场(概率无向图模型)在标注问题应用中,简化成线性链条件随机场,对数线性判别模型,学习方法通常是最大似然估计或正则化的最大似然估计. 概率无向图模型: 无向图表示的联合概率分布. 1. 定义: 成对马尔科夫性,局部马尔科夫性,全局马尔科夫性, 上述三个性质定义等价,主要阐述,三个集合,A, B, C,其中集合A和B表示在无向图G中被结点集合C分开的任意结点集合 给定随机变量…

keras生成的网络结构如下图: 代码如下: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, Activation from keras.utils.vis_utils import plot_model import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np…

源码:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论,以情绪(正面/负面)标记.评论已经过预处理,并编码为词索引(整数)的序列表示.为了方便起见,将词按数据集中出现的频率进行索引,例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词. 这允许快速筛选操作,例如:「只考虑前 10,000 个最常用的…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM,TimeDistributed,Dense from keras.optimizers import Adam BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20…

转自: https://kexue.fm/archives/4493/,感谢分享! Keras是一个搭积木式的深度学习框架,用它可以很方便且直观地搭建一些常见的深度学习模型.在tensorflow出来之前,Keras就已经几乎是当时最火的深度学习框架,以theano为后端,而如今Keras已经同时支持四种后端:theano.tensorflow.cntk.mxnet(前三种官方支持,mxnet还没整合到官方中),由此可见Keras的魅力. Keras是很方便,然而这种方便不是没有代价的,最为人诟…

软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW-w64 conda install -c anaconda mingw libpython CNTK TensorFlow-gpu Keras-gpu Theano MKL CuDNN 参考书籍:谢梁 , 鲁颖 , 劳虹岚.Keras快速上手:基于Python的深度学习实战 Keras 简介 Keras 这个名字来源于希腊古典史诗<奥德赛>的牛角之门(Gate of Horn):Those tha…