BiLSTM+CRF基于pytorch实现命名实体识别，对pytorch官网给出的例子实现优化，附学习思路和源代码
学习思路
BiLSTM + CRF
本文建立在读者已有一定深度学习知识的基础上，可以看看pytorch实现验证码图片识别，基本的反向传播思想，以及机器学习的相关概念（损失函数、随机梯度下降、训练集测试集等等）。
LSTM看这一篇就够了。
接下来给出我学习CRF的思路
看这篇的Section1,2,3，了解基本的朴素贝叶斯和最大熵模型，我个人觉得这篇CRF的部分讲得不清楚
看这篇全部，了解CRF的特征向量、CRF建模的对象、对数极大似然函数以及CRF的损失函数、以及viterbi解码（decode）和迭代
原创
2020-08-13 01:31:04 ·
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