1. 前言 在NLP中有几个经典的序列标注问题,词性标注(POS),chunking和命名实体识别(NER).序列标注器的输出可用于另外的应用程序.例如,可以利用在用户搜索查询上训练的命名实体识别器来识别关键词,从而触发某些产品广告.另一个例子是搜索引擎可以使用这种标签信息来查找相关的网页. 2. BI-LSTM-CRF原理 在本文中,我们提出了各种基于长短期记忆(LSTM)的序列标注模型.这些模型包括LSTM网络,双向LSTM网络(BI-LSTM),带条件随机场的LSTM(LSTM-CRF)和

Embedding tflearn.layers.embedding_ops.embedding (incoming, input_dim, output_dim, validate_indices=False, weights_init='truncated_normal', trainable=True, restore=True, reuse=False, scope=None, name='Embedding') Embedding layer for a sequence of int

为什么使用LSTM+CRF进行序列标注 直接使用LSTM进行序列标注时只考虑了输入序列的信息,即单词信息,没有考虑输出信息,即标签信息,这样无法对标签信息进行建模,所以在LSTM的基础上引入一个标签转移矩阵对标签间的转移关系进行建模.这一点和传统CRF很像,CRF中存在两类特征函数,一类是针对观测序列与状态的对应关系,一类是针对状态间关系.在LSTM+CRF模型中,前一类特征函数由LSTM的输出给出,后一类特征函数由标签转移矩阵给出. 由输入序列x计算条件概率p(y|x) 设输入序列x长度为n,

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train

TCP/IP四层模型和OSI七层模型的概念(模型分层的作用是什么) 一.总结 一句话总结: 减轻问题的复杂程度,一旦网络发生故障,可迅速定位故障所处层次,便于查找和纠错: 在各层分别定义标准接口,使具备相同对等层的不同网络设备能实现互操作,各层之间则相对独立,一种高层协议可放在多种低层协议上运行: 能有效刺激网络技术革新,因为每次更新都可以在小范围内进行,不需对整个网络动大手术: 1.TCP/IP四层模型分别是哪四层? 应用层:应用程序间沟通的层,如简单电子邮件传输(SMTP).文件传输协议(F

背景 虽然说以前学习计算机网络的时候,学过了,但为了更好地学习一些物联网协议(MQTT.CoAP.LWM2M.OPC),需要重新复习一下. OSI七层模型 七层模型,亦称OSI(Open System Interconnection).参考模型是国际标准化组织(ISO)制定的一个用于计算机或通信系统间互联的标准体系,一般称为OSI参考模型或七层模型. 它是一个七层的.抽象的模型体,不仅包括一系列抽象的术语或概念,也包括具体的协议. OSI七层模型 功能 对应的网络协议 应用层 应用层是网络体系中

一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法.这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune.大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等.下面使用pad_sequences对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度一致.构造训练集后,下载中文的预训练模型并加载相应的模型和词表vocab以参数配置,最后并利用albert抽取句

[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 目录 [阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 0x00 摘要 0x01 DIN源码 1.1 问题 1.2 答案 0x02 原理 2.1 随机梯度下降SGD 2.2 反向传播 2.3 自动求导 0x03 优化器 3.1 Optimizer基类 3.2 反向传播过程 3.2.1 compute_gradients 3.2.2 gradients 3.2.3 apply_gradients 3.3 Ad

好久没有写博客了,这一次就将最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得与困惑记录下来. 原文 PyTorch Tutorials 参考了很多其他大神的博客,https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 至于原理,非常建议读这篇英文博客,写的非常非常非常好!!!!!!值得打印出来细细品读!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

好久没有写博客了,这一次就将最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得与困惑记录下来. 原文 PyTorch Tutorials 参考了很多其他大神的博客,https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 至于原理,非常建议读这篇英文博客,写的非常非常非常好!!!!!!值得打印出来细细品读!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

  在文章NLP(二十四)利用ALBERT实现命名实体识别中,笔者介绍了ALBERT+Bi-LSTM模型在命名实体识别方面的应用.   在本文中,笔者将介绍如何实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型,以及在人民日报NER数据集和CLUENER数据集上的表现.   功能项目方面的介绍里面不再多介绍,笔者只介绍模型训练和模型预测部分的代码.项目方面的代码可以参考文章NLP(二十四)利用ALBERT实现命名实体识别,模型为ALBERT+Bi-LSTM+CRF,结构图如下: 模型训练的代码(alb

本文参考自:http://blog.csdn.net/happyzhouxiaopei/article/details/7960876 这三个模型都可以用来做序列标注模型.但是其各自有自身的特点,HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率.而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率,统计时统计的是条件概率.MEMM容易陷入局部最优,是因为MEMM只在局部做归一化,而CRF模型中,统计了全局概率,在 做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEM

首先,我们有一个one-hot编码的概念. 假设,我们中文,一共只有10个字...只是假设啊,那么我们用0-9就可以表示完 比如,这十个字就是“我从哪里来,要到何处去” 其分别对应“0-9”,如下: 我  从  哪  里  来  要  到  何  处  去 0    1    2    3   4    5   6    7    8   9 那么,其实我们只用一个列表就能表示所有的对话 如:我  从  哪  里  来  要  到  何  处  去  ——>>>[0 1 2 3 4 5

继上文https://blog.csdn.net/weixin_42078618/article/details/82999906探讨了embedding层的降维效果,时隔一个月,分享一下嵌入层在NPL领域的巨大作用. 本文的发表建立在了解文本转向量(如one-hot)的用法的前提上. 首先,继续假设我们有一句话,叫“公主很漂亮”,如果我们使用one-hot编码,可能得到的编码如下: 公 [0 0 0 0 1]主 [0 0 0 1 0]很 [0 0 1 0 0]漂 [0 1 0 0 0] 亮 [

CRF的全称是Conditional Random Fields,由CMU教授John Lafferty 提出,原文标题:Conditional R andom Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data. 不过自己在看文献的时候,有很多都看不懂,所以直接上网看别人总结好的资料,并选择其中需要的信息作为自己的笔记. 转自:http://1.guzili.sinaapp.com/?p=133 CRF模

本文转自:http://www.cnblogs.com/syx-1987/p/4077325.html 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.018 路径1-2-1-2:0.06 路径1-1-2-2:0.066 由此可得最优路径为1-1-1-1 而实际上,在上图中,状态1偏向于转移到状态2,而状态2总倾向于停留在状态2,这就是所谓的标注偏置问题, 由于分支数不同,概率的分布不均衡,导致状态的转移存在不公平的情况. PS:标注偏置问题存在于最大

HMM,MEMM,CRF模型之间关系密切,需看: 参考文献: http://www.cnblogs.com/kevinGaoblog/p/3874709.html http://baike.baidu.com/link?url=3BRZ5qo58-3MaGzPqI7zWhcqNY-0xfjUf79AMDLsv1gHK2JXp2lEZ53KuL56kmJVxlT0hTydmGHXnaAnFqoy1q

如何训练自己的CRF模型 Ansj从5.0版本之后支持训练自己的crf模型,在此之前虽然已经很早支持了CRF模型,但是在用户的自训练上要求苛刻,而且本身实现的CRF从性能到准确率都不如CRF++或者第三方的,好吧.目前我做的是完败,所以另辟蹊径,打不过就嫖呗.只要支持他们训练的模型就可以.下面是一个step by step 教程,希望能对大家有所帮助. Step by Step 准备训练语料 训练crf模型之前你需要准备好训练语料,别跟我要语料,语料比程序都难搞,一般针对你的业务场景如果能自己标

转自http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8669301 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.018 路径1-2-1-2:0.06 路径1-1-2-2:0.066 由此可得最优路径为1-1-1-1 而实际上,在上图中,状态1偏向于转移到状态2,而状态2总倾向于停留在状态2,这就是所谓的标注偏置问题,由于分支数不同,概率的分布不均衡,导致状态的转移存在不公平的情况. PS:标注偏置问题存在于最

目录 Django基础之模型(models)层 单表查询 必知必会13条 神奇的双下划线查询 多表查询 外键的字段的增删改查 表与表之间的关联查询 基于双下划线的跨表查询(连表查询) 补充知识 Django基础之模型(models)层 Django测试环境搭建:拷贝manage.py中的行代码放到tests.py文件中导入模块 import django,django.setup() 如果你想查看orm语句内部真正的sql语句有2种方法: 1.如果是queryset对象,就可以.query查看该

OSI模型——传输层 运输层 运输层概述 运输层提供应用层端到端通信服务,通俗的讲,两个主机通讯,也就是应用层上的进程之间的通信,也就是转换为进程和进程之间的通信了,我们之前学到网络层,IP协议能将分组准确的发送到目的主机,但是停留在网络层,并不知道要怎么交给我们的主机应用进程,通过前面的学习,我们学习有mac地址,通过mac地址能找到同一个网络下主机,有IP地址,通过ip地址能找到不同网络下的网络,结合mac地址就能找到对应主机,那么怎么找到主机应用进程呢,肯定也有一个东西来标识它,那就是我们