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。...
原创
2021-07-13 14:34:10
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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
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
?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
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。...
原创
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...
CRF原理说明请查看上篇博文 参考链接同上篇博文定义CRF中的初始变量，包括特征函数， 特征函数的权重， 词性标注的label也就是状态序列，以及label_id字典。def __init__(self, feature_functions, labels):
"""
:param feature_functions: 输入的特征函数
:param
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
条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。条件随机场是一类最适合预测任务的判别模型，其中相邻的上下文信息或状态会影响当前预测。CRF 在命名实体识别、词性标注、基因预测、降噪和对象检测问题等方面都有应
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。
在我们用python去导入CRFPP包的时候可能会报错（ModuleNotFoundError: No module named 'CRFPP'） 下面是安装方法 在安装python中CRFPP的接口的时候，我们在Linux版当中的crf中操作本次我是用的是crf++-0.58 用命令行切换到该目录使用命令在安装的时候，系统需要crfpp.h,
CRF简介 Conditional Random Field：条件随机场，一种机器学习技术（模型） CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域，其在NLP技术领域中主要用于文本标注，并有多种应用场景，例如： 分词（标注字的词位信息，由字构词） 词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词
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2018-11-14 21:28:00
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与最大熵模型相似，条件随机场（Conditional random fields，CRFs）是一种机器学习模型，在自然语言处理的许多领域（如词性标注、中文分词、命名实体识别等）都有比较好的应用效果。条件随机场最早由John D. Lafferty提出，其也是Brown90的作者之一，和贾里尼克相...
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2013-11-26 20:38:00
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这份代码来自于苏剑林 # -*- coding:utf-8 -*-
from keras.layers import Layer
import keras.backend as K
class CRF(Layer):
"""纯Keras实现CRF层
CRF层本质上是一个带训练参数的loss计算层，因此CRF层只用来训练模型，
而预测则需要另外建立模型，但是
CRF：条件随机场，一种机器学习技术。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。以一组词性标注为例，给定输入X={我，喜欢，学习}，那么输出为Y={名词，动词，名词}的概率应该为最大。输入序列X又称为观测序列，输出序列Y又称为状态序列。这个状态序列构成马尔可夫随机场，所以根据观测序列，得出状态序列的概率就包括，前一个状态转化为后一状态的概率（即转移概率）和状态变量到观测变量
Pytorch学习笔记-第五章常用模块数据处理视觉工具包torchvisionImageFolderDataLoader多进程Sample可视化工具TensorboardVisdomGPU加速cuda损失函数使用建议并行化固化数据一般Tensormodle和Optimizer 记录一下个人学习和使用Pytorch中的一些问题。强烈推荐 《深度学习框架PyTorch：入门与实战》.写的非常好而且
CRF++使用小结 http://www.cnblogs.com/pangxiaodong/archive/2011/11/21/2256264.html 1. 简述 最近要应用CRF模型，进行序列识别。选用了CRF++工具包，具体来说是在VS2008的C#环境下，使用CRF++的windows版本
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2017-04-28 18:14:00
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什么是crf 利用crf++进行实体识别的流程 确定标签体系 大部分情况下，标签体系越复杂准确度也越高，但相应的训练时间也会增加。因此需要根据实际情况选择合适的标签体系。 确定模板文件 特征模版是一个文本文件，其内容如下所示，其中每行表示一个特征。如下模板使用了unigram特征，并且仅以字符本身作
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2017-10-30 08:10:00
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