【深度学习】深入浅出CRF as RNN（以RNN形式做CRF后处理）文章目录1 概述2 目标3 思路4 简述5 论文原文 5.1 Introduction 5.2 相关工作 5.3 关键步骤6 仓库代码1 概述条件随机场（CRF或CRFs）与隐马尔科夫模型有着千丝万缕的联系。为了理解CRF，这里先简单说一下马尔科夫链（MC, Markov Chain）和隐马尔科夫模型。1.1 马尔科夫链马尔科夫链是指具有马尔可夫性质且存在于离散指数集合状态空间内的随机过程。那么什么是马尔科夫
原创
2021-07-06 10:56:27
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昨天学习了简单的文本处理，之后在课后的练习中实现了包括了对tf-idf的处理和基于朴素贝叶斯简单的文本分类基于tf-idf的数据集在出现多个关键词的时候一般能够相对准确对文本进行分类，但是对于相对具有深层含义的内容，例如情感的积极，情感的消息这方面的分类来说，就显得有些乏力的。根据昨天构建的文本分类模型，在训练完消极和积极的评论各1w个之后，对于在淘宝某个商品新获取的评论随机取几个好评和差评进行分
首先采用最容易上手的方式对文本进行分类： TF-IDF + 机器学习分类器 1.文本表示方法 文本是非结构化数据，而机器是要接受数字或者向量作为输入运算的。且文本还是不定长度的，那么要将文本转化为计算机能够运算的方式。这种方法一般叫做词向量嵌入，它把不定长文本投射到定长空间，是分类第一步。 词向量嵌入方法有：1）one-hot:经典独热，即把句子当成一个list，每个字有各自索引，那么每个字对应的
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2024-09-09 06:11:36
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CRF后处理原来还可以这么玩
原创
2021-08-10 10:56:18
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这是专栏《图像分割模型》的第5篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。条件随机场有点复杂，那能不能用神经网络的方式搞定CRF后处理呢？今天我们一起看一看穿上RNN外套的CRF长什么样。作者 | 孙叔桥编辑 | 言有三本期论文《Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks》1 预备...
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2022-10-12 15:16:08
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【深度学习】带有 CRF-RNN 层的 U-Net模型文章目录1 图像语义分割之FCN和CRF2 CRF as RNN语义分割3 全连接条件随机场与稀疏条件随机场的区别4 CRF as RNN5 带有 CRF-RNN 层的 U-Net6 超参数和结果7 Edge-aware Fully Convolutional Network1 图像语义分割之FCN和CRF介绍图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类从图像上来看，就是我们需要将实际的场景图分割成下面的分
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2021-07-06 10:56:27
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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。...
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2021-07-13 14:34:10
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注：本篇文章假设你已经看过CRF(条件随机场)与Viterbi(维特比)算法原理详解（侵权则删），但是对Pytorch的Tutorials中BiLSTM-CRF中关于CRF的代码还有些许的疑惑。代码分析假设有句子 “ 我爱饭 ”句子经过分词，得到 “我”、“爱”、“饭” 这三个词（意思是句子的长度为3）标签集合={‘START’ 、'N 、 ‘V’、‘END’}，START、END表示开始结束标签
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2023-09-17 21:40:01
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中文实体提取的递归神经网络pytorch
命名实体识别作为序列标注类的典型任务，其使用场景特别广泛。本项目基于PyTorch搭建BiLSTM+CRF模型，实现中文命名识别任务，代码已提交至Github（ GitHub： https://github.com/a2king/ChineseNER_BiLSTM ）。模型该模型是具有CRF层的双区域LSTM神经网络。汉字序列被投影到密集
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2023-10-29 08:56:43
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/70067113
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2020-03-08 09:02:00
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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。...
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2022-03-10 18:09:52
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import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimtorch.manual_seed(1)# some 1维度上最大值的下标 # input: tensor([[2,3...
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2023-05-17 15:04:54
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?crf可谓是NER任务小能手了，所以搞NER就得玩玩crf。⭐torch官方tutorials部分提供的crf链接：点击进入， 该链接里是结合了bi-lstm和crf的代码教程（适合学习CRF原理），不过我看了下这只支持CPU的。⭐我使用的是pytorch-crf库，该crf可支持GPU加速处理（即支持批处理的数据）。 pytorch-crf文档链接：点击进入。 不过文档里的讲解较少，有些
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2023-07-26 22:21:40
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【深度学习】深入浅出 CRF-RNN Layer（The End-to-end）文章目录1 概述2 Initialization3 Message Passing4 Re-weighting5 Compatibility Transform6 Adding Unary Potentials7 Normalization1 概述本文所述方法有三个要点：用训练的方式求解CRF。把CRF挂在一个FCN后边，一起训练。求解CRF时，用独立分布近似真实分布，其算法可以包装成一个RNN。
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2021-07-06 10:51:19
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NLP-Beginner 任务四：基于LSTM+CRF的序列标注+pytorch传送门一. 介绍1.1 任务简介1.2 数据集1.3 原数据解释二. 特征提取——Word embedding(词嵌入)三. 神经网络（LSTM+CRF）3.1 LSTM层3.2 CRF层（条件随机场Conditional Random Field）3.2.1 转移矩阵
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2023-09-10 21:41:05
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Bert+LSTM+CRF命名实体识别从0开始解析源代码。理解原代码的逻辑，具体了解为什么使用预训练的bert，bert有什么作用，网络的搭建是怎么样的，训练过程是怎么训练的，输出是什么调试运行源代码NER目标NER是named entity recognized的简写，对人名、地名、机构名、日期时间、专有名词等进行识别。结果输出标注方法采用细粒度标注，就是对于每一个词都给一个标签，其中连续的词可
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2024-08-07 17:03:42
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个人环境：win10Package：Python 3.8.12 torch &nbs
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2023-11-30 22:25:01
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1.CRF定义： Conditional Random Fields-条件随机场是一种判别模型，可以用于预测序列数据，通过使用过去的上下文信息，使模型达到更好的预测效果。2.CRF应用： NLP 领域有很多应用。 例如 ：Parts-of-Speech tagging，这个任务依赖之前的单词，通过使用 feature functions ，可以用
CRF常用在序列标注任务中，是找出一个隐藏状态序列，使得在该隐藏状态（简称状态）序列下对应的观测序列出现的概率最大，本质上是一个token分类问题。以常见的中文NER任务为例，需要找出每一个中文字符对应的状态标签（BIOS标签体系），即隐藏在每一个观测字符之后的状态，也即给每一个字符做分类。
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2023-10-27 00:48:42
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1.LSTM+CRF概述对于命名实体识别来讲，目前比较流行的方法是基于神经网络，例如，论文[1]提出了基于BiLSTM-CRF的命名实体识别模型，该模型采用word embedding和character embedding（在英文中，word embedding对应于单词嵌入式表达，character embedding对应于字母嵌入式表达；在中文中，word embedding对应于词嵌入式表
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2023-07-26 22:19:34
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