JDK 13 于 2019 年 9 月 17 日正式发布。新版本主要包含五个特性JEP 350: Dynamic CDS ArchivesJEP 351: ZGC: Uncommit Unused MemoryJEP 353: Reimplement the Legacy Socket APIJEP 354: Switch Expressions (Preview)JEP 355: Text Bl
?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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# CRF的Java实现
条件随机场（CRF，Conditional Random Fields）是一种强大的概率图模型，常用于序列标注和标记任务，如自然语言处理中的词性标注、命名实体识别等。相比于隐马尔可夫模型（HMM），CRF通过全局特征以及全序列信息，将模型训练与预测能力提升至新的高度。
在本文中，我们将介绍怎样在Java中实现CRF，包括类定义、特征提取以及模型训练与预测，并提供相应的
级别： 初级 2002 年 12 月 01 日 在简要讨论了语法、解析器和 BNF 后，本文将介绍 JavaCC，这是一个流行的解析器生成器工具。您将开发使用 JavaCC 的样本代码来构建定制的解析器，先从语法的 BNF 描述开始。第 2 部分接着将演示如何使用辅助工具 ― JJTree 来构建同一解析的解析树表示，以及如何在运行时遍历该树，以发现其状态信息。文章将以开发构建和遍历解析
作者：致Great1条件随机场-CRFCRF，英文全称为Conditional Random Field, 中文名为条件随机场，是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，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场，称为线性链条件随机场（linear chain conditional random field
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2024-05-21 19:05:26
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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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概率有向图又称为贝叶斯网络，概率无向图又称为马尔科夫网络。具体地，他们的核心差异表现在如何求 ，即怎么表示 这个的联合概率。 概率图模型的优点： 提供了一个简单的方式将概率模型的结构可视化。通过观察图形，可以更深刻的认识模型的性质，包括条件独立性。高级模型的推断和学习过程中的复杂计算可以利用图计算来表达，图隐式的承载了背后的数学表达式
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
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2023-09-08 18:17:51
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与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于随机条件场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。本文（HanLP）使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码，内部特征函数采用双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。CRF简介CRF...
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2015-01-14 17:50:00
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CRF是一种有效的序列标注方法，尤其适合于中文分词任务。在本文中，我们演示了如何使用Python中的库进行CRF分词的基本流程。通
原创
2024-09-02 16:30:42
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CRF分词 Python 实现
条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）是一种用于标注和分割序列数据的概率图模型。CRF广泛应用于自然语言处理领域，特别是在中文分词、命名实体识别等任务中。本文将介绍如何使用Python中的sklearn-crfsuite库实现基于CRF的中文分词。
安装依赖
首先，我们需要安装sklearn-crfsuite库。可以通过以下命令进
原创
2024-08-24 07:22:07
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CURD 解释：它代表创建（Create）、更新（Update）、读取（Retrieve）和删除（Delete）操作。CURD 定义了用于处理数据的基本原子操作。.CRUD是指在做计算处理时的增加(Create)、读取查询(Retrieve)、更新(Update)和删除(Delete)几个单词的首字母简写。主要被用在描述软件系统中DataBase或者持久层的基本操作功能。CRUD说的就是增查改删C
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2024-05-18 10:37:59
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与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于条件随机场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。本文（HanLP）使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码，内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。
原创
2018-10-19 09:18:30
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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
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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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...
原创
2023-05-17 15:04:54
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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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A2C：Advantage Actor Critic算法policy gradient结合MC的思想就是REFORCEMENT算法，采用回合更新策略网络。如果对这个感兴趣的，可以看我的另一篇。REFORCEMENT缺陷就是：①：效率低，回合更新制。②：直接用累计奖励做critic，其方差较大，收敛过程不稳定，可以通过对奖励做nomalization来缓解回合间相同状态的方差。针对这两点，
