ALBERT+BiLSTM+CRF實現序列標注
一、模型框架圖 二、分層介紹 1）ALBERT層 albert是以單個漢字作為輸入的(本次配置最大為128個，短句做padding)，兩邊分別加上開始標識CLS和結束標識SEP，輸出的是 ...
原文：TensorFlow (RNN)深度學習 雙向LSTM(BiLSTM)+CRF 實現 sequence labeling 序列標注問題 源碼下載
http: blog.csdn.net scotfield msn article details 在TensorFlow RNN 深度學習下 雙向LSTM BiLSTM CRF 實現 sequence labeling 雙向LSTM CRF跑序列標注問題 源碼下載 去年底樣子一直在做NLP相關task,是個關於序列標注問題。這sequence labeling屬於NLP的經典問題了，開始嘗試用H ...
2017-04-24 13:36 0 2405 推薦指數：
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深度學習之循環神經網絡RNN概述，雙向LSTM實現字符識別 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循環神經網絡，最早出現在20世紀80年代，主要是用於時序數據的預測和分類。它的基本思想是：前向將上一個時刻的輸出和本時刻的輸入同時作為網絡輸入，得到本時刻的輸出 ...
深度學習之從RNN到LSTM
1、循環神經網絡概述 循環神經網絡（RNN）和DNN，CNN不同，它能處理序列問題。常見的序列有：一段段連續的語音，一段段連續的手寫文字，一條句子等等。這些序列長短不一，又比較難拆分成一個個獨立的樣本來訓練。那么RNN又是怎么來處理這類問題的呢？RNN就是假設我們的樣本是基於序列 ...
LSTM + linear-CRF序列標注筆記
CRF 許多隨機變量組成一個無向圖G = {V, E}，V代表頂點，E代表頂點間相連的邊， 每個頂點代表一個隨機變量，邊代表兩個隨機變量間存在相互影響關系(變量非獨立)， 如果隨機變量根據圖的結構而具有對應的條件獨立性， 具體來說，兩個沒有邊連接隨機變量V1、V2，在其它隨機變量O都確定 ...
TensorFlow之RNN：堆疊RNN、LSTM、GRU及雙向LSTM
RNN（Recurrent Neural Networks，循環神經網絡）是一種具有短期記憶能力的神經網絡模型，可以處理任意長度的序列，在自然語言處理中的應用非常廣泛，比如機器翻譯、文本生成、問答系統、文本分類等。 但由於梯度爆炸或梯度消失，RNN存在長期依賴問題，難以建立長距離的依賴關系 ...
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眾所周知，通過Bilstm已經可以實現分詞或命名實體標注了，同樣地單獨的CRF也可以很好的實現。既然LSTM都已經可以預測了，為啥要搞一個LSTM+CRF的hybrid model? 因為單獨LSTM預測出來的標注可能會出現（I-Organization->I-Person ...