NLP————在神经网络中CRF的使用

最近在做bi_lstm_crf时使用了CRF的一些库函数，是tensorflow官方库提供的。

在我的项目中有两处用到了CRF：

1.在双向LSTM进行输出之后计算loss时，要使用到 crf_log_likelihood 函数。这个函数是 tensorflow.contrib.crf 提供的。下面举个例子说明函数的参数和函数输出。

crf_log_likelihood(inputs,tag_indices,sequence_lengths,transition_params=None)

参数

• inputs：形状为[batch_size,max_seq_len,num_tags]的tensor，通常为biLSTM的输出结果。
• tag_indices：形状为[batch_size,max_seq_len]的tensor，就是原始数据的真实标签。
• sequence_lengths：形状为[batch_size]的tensor，代表每句话(序列)的真实长度。
• transition_params：形状为[num_tags,num_tags]的转移矩阵。

返回

• log_likelihood：一个标量，代表计算得到的loss误差。
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