CRF（note

最新推荐文章于 2024-09-27 08:38:19 发布
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crf++学习笔记
marmalade要天天向上
05-28 1107
example文件夹：有四个任务的训练数据、测试数据和模板文件。crf_learn.exe：CRF++的训练程序 crf_test.exe：CRF++的预测程序    libcrfpp.dll：训练程序和预测程序需要使用的静态链接库。实际上，需要使用的就是crf_learn.exe，crf_test.exe和libcrfpp.dll，这三个文件。一、简单使用1.将crf_learn.exe；crf...
CRF 简介入门 .
网络笔记
09-05 2万+
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，助词） 命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体
使用CRF++做中文命名实体识别任务
weixin_38792396的博客
02-11 1093
windows版 第一步–>下载crf++压缩包 可以从这个链接中下载自己需要的版本的crf++压缩包（一般是下载最新版本的）。 第二步–>解压缩 将上一步下载的压缩包解压缩之后，可以看见如下图所示的文件，其中我们需要关注的文件只有crf_learn.exe、crf_test.exe、libcrfpp.dll。 第三步 将crf_learn.exe、crf_test.exe、libcrfpp.dll三个文件移动到你自定义的文件夹中，如下图所示。 第四步 设计自己的特征模板（使用crf++进行
CRF++工具包的安装和使用介绍
weixin_45406155的博客
11-14 4492
CRF使用简介 CRF使用教程
最详细的条件随机场工具包CRF++的命令使用和解读
qq_41166909的博客
08-10 1905
条件随机场是日本奈良先端科学技术大学院的工藤拓所开发的CRF++。使用语言是C++ ,目前人工智能比较热门，python使用率逐渐高了起来，但是在工业应用开发中还是java和C++使用的更多一些，因为java的垃圾回收机制，所以运行比python更快，故推荐大家如果是开发还是尽量使用java调用CRF的C++代码来训练模型。 下载CRF++0.58,直接解压。 解压之后得到CRF_learn.exe和CRF_test.exe. 第一步，准备训练的语料库my_cws_corpus.txt.tsv
使用 lstm + crf 实现NER
weixin_46034279的博客
09-27 854
定义无向图表示的随机变量之间存在成对马尔可夫性，局部马尔可夫性，全局马尔可夫性。成对马尔可夫性：u和v式无向图G中任意两个没有边连接的节点，对应Y_u和Y_v。其他所有节点为O，对应Y_o。
条件随机场（CRF）模型详解
Ivan.J的博客
08-05 1万+
近期做一个小整理，把之前学过的一些模型重新拿出来学习一下。而CRF（Conditional Random Fields，条件随机场）模型是自己了解到的第一批模型之一，所以拿过来复习一下 假设你有许多小明同学一天内不同时段的照片，从小明提裤子起床到脱裤子睡觉各个时间段都有（小明是照片控！）。现在的任务是对这些照片进行分类。比如有的照片是吃饭，那就给它打上吃饭的标签；有的照片是跑步时拍的，那就...
CRF对分割图像进行优化处理
heavenpeien的博客
04-11 2万+
CRF是对FCN等处理后的图像进行优化处理，不进行训练和学习示 例代码如下，向crf函数输入，原始图像，FCN分割后的图像输出优化后的图像， import sys import numpy as np import pydensecrf.densecrf as dcrf import cv2,os # Get im{read,write} from somewhere. try: fr...
关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建
qq_20182781的博客
07-22 495
一.在实体识别中，bert+lstm+crf也是近来常用的方法。这里的bert可以充当固定的embedding层，也可以用来和其它模型一起训练fine-tune。大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式，如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”，需要mask等。构造训练集后，下载中文的预训练模型并加载相应的模型和词表vocab以参数配置，最后并利用albert抽取句子的embedding，这个embedding可以作为一个下游任务和其它模型进行组合完成特定任务的训练。
NLP-CRF模型原理介绍
AIBAIKE的博客
05-27 6207
参考：https://www.jianshu.com/p/55755fc649b1 https://www.zhihu.com/question/35866596 https://www.cnblogs.com/pinard/p/7048333.html   理解条件随机场最好的办法就是用一个现实的例子来说明它。但是目前中文的条件随机场文章鲜有这样干的，可能写文章的人都是大牛，不屑于举例...
条件随机场(3)——学习和预测
老笨妞
12-22 1313
看了两天理论，终于轮到学习和预测上了。下载安装了CRF++-0.58，准备程序分析来理解CRF的主要过程。 CRF++算法源程序是C++编写的，主要的原生接口有三个：学习和预测用的crf_learn和crf_test，供其他语言调用模型的libcrfpp。官方文档把learn过程看做是encoder，把test看作decoder。1.学习的过程执行crf_learn最简洁的命令crf_learn
运用CRF技术进行简单分词
qq_41802858的博客
06-13 609
1，下载icwb2-data语料库 2， 按4-tag对训练数据(pku_training.utf8)进行标注，make_crf_train_data 所谓的4-tag：S，单个词；B，词首；E，词尾；M，词中 代码如下： input_data = codecs.open(pku_training, 'r', 'utf-8') output_data = codecs.open(pk...
CRF++ 使用小结
Deep Learning and NLP Farm
09-25 2856
下载： 实验环境： windows XP， CRF++，ActivePerl 我下载的是CRF++0.53.zip的版本，解压。     doc文件夹：就是官方主页的内容。 example文件夹：有四个任务的训练数据、测试数据和模板文件。    sdk文件夹：CRF++的头文件和静态链接库。    crf_learn.exe：CRF++的训练程序。    crf_t
CRF++使用小结
weixin_33810302的博客
11-21 347
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。本文总结一下了解到的和CRF++工具包相关的信息。     参考资料是CRF++的官方网站：CRF++: Yet Another CRF toolkit，网上的很多关于CRF++的博文就是这篇文章的全部或者部分的翻译，本文也翻译了一些。 2...
CRF++使用教程
热门推荐
秋水顽石
11-01 3万+
前言　　CRF++是著名的条件随机场的开源工具，也是目前综合性能最佳的CRF工具。在这里我们简单介绍一下windows系统下CRF++的使用。一、工具包的下载： CRF 的工具有两种，一种是支持Linux环境的，一种是支持Windows环境的，大家可以自行根据自己的系统进行下载。 （在此我下载的是CRF++0.58） 安装 在此先简单说一下Linux环境下的安装，后面我们主要介绍Windows环境
CRF 及CRF++ 安装与解释
FREEDOM
01-18 1万+
CRF简介 ConditionalRandomField：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，助词）命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体名词） 本文主
CRF++：一个 CRF 工具包
满腹的小不甘
06-15 714
训练： CRF++: Yet Another CRF Tool Kit Copyright(C) 2005 Taku Kudo, All rights reserved. reading training data: 100.. 200.. 300.. 400.. 500.. 600.. 700.. 800.. Done! 1.94 s Number of sentences: 823 Number of features: 1075862 Number of thread(s): 1 Fre
CRF++入门学习
weixin_52783226的博客
07-31 983
CRF++学习
bilstm-crf医疗实体识别
最新发布
01-23
### 使用BiLSTM-CRF模型进行医疗领域实体识别 #### 模型架构概述 BiLSTM-CRF是一种强大的组合模型，特别适用于处理序列标注任务，在命名实体识别（NER）方面表现出色。双向长短期记忆网络（BiLSTM）用于捕捉输入序列中的上下文信息，而条件随机场（CRF）则负责优化整个标签序列的一致性和合理性[^2]。 #### 数据准备 对于医疗领域的实体识别任务，首先要准备好相应的语料库。这通常意味着收集并整理大量带有标记的医疗文档片段，其中每个单词都被赋予了一个类别标签，比如“疾病”、“症状”或“药物”。这些数据集可能来自公开资源或是内部积累的专业资料[^4]。 #### 设置超参数与环境配置 为了构建一个有效的BiLSTM-CRF模型来进行医疗实体识别，建议采用如下配置： - **EMBEDDING_DIM**: 词向量维度设为100维； - **HIDDEN_SIZE**: LSTM隐藏层大小设定为256单元； - **TARGET_SIZE**: 输出目标数量即标签种类数应根据实际需求调整，默认情况下可能是31种不同类型的实体； - **LR (Learning Rate)**: 学习率初始值定为0.001； - **EPOCHS**: 训练轮次可根据收敛情况灵活设置，这里给出最大迭代次数为100次作为上限； - **MODEL_DIR**: 指定保存训练好的模型文件路径． ```python import torch from torch import nn, optim class Config(object): """Configuration""" embedding_dim = 100 # Word vector dimensionality hidden_size = 256 # Number of units in the LSTM layer target_size = 31 # Size of output space i.e., number of tags lr = 1e-3 # Learning rate for optimizer epochs = 100 # Maximum number of training iterations model_dir = './output/model/' ``` #### 构建BiLSTM-CRF模型 接下来定义具体的神经网络结构，包括嵌入层、双方向LSTM以及最终连接到CRF解码器的部分。以下是简化版的Python代码示例，展示了如何利用PyTorch框架搭建这样一个系统[^3]。 ```python class BiLSTM_CRF(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, tag_to_ix, config=Config()): super(BiLSTM_CRF, self).__init__() self.embedding_dim = config.embedding_dim self.hidden_dim = config.hidden_size self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, self.embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(self.embedding_dim, self.hidden_dim // 2, num_layers=1, bidirectional=True) self.crf = CRFLayer(tagset_size=len(tag_to_ix), start_tag_index=tag_to_ix["<START>"], end_tag_index=tag_to_ix["<STOP>"]) def forward(self, sentence): embeds = self.word_embeds(sentence).view(len(sentence), 1, -1) lstm_out, _ = self.lstm(embeds) crf_scores = self.crf(lstm_out.view(-1, self.hidden_dim)) return crf_scores def train_model(model, sentences, tags, optimizer=None): if not optimizer: optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=config.lr) total_loss = [] for epoch in range(config.epochs): ... loss.backward() optimizer.step() total_loss.append(loss.item()) print(f'Epoch {epoch}, Loss: ', sum(total_loss)/len(total_loss)) # Note that actual implementation would require more details such as data loading and preprocessing. ``` 上述代码仅提供了一般性的指导思路，并未包含完整的训练过程控制逻辑和其他辅助功能模块。在实践中还需要进一步完善细节部分，例如损失计算方式的选择等。
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