[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-29 (Sequence Labeling Problem part 1;结构化预测-序列标记 part 1)

最新推荐文章于 2025-06-30 19:41:53 发布
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分类专栏： 机器学习 机器学习入门 文章标签： 机器学习 预测 结构
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/soulmeetliang/article/details/76222999
这篇博客介绍了机器学习中的序列标注问题，特别是词性标注任务，通过隐马尔科夫模型（HMM）进行结构化预测。内容包括HMM的两个步骤、概率估计、维特比算法及其局限性，为初学者提供了理解序列标注问题的起点。

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[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-29(Sequence Labeling Problem part 1;结构化预测-序列标记 part 1)

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Sequence Labeling

这里写图片描述

Example Task

POS tagging

词性标注，必须要考虑整个句子的information，所以光靠查表是无法解决的。

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Sequence Labelling
AI天才研究院
08-18 1479
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 序列标注（sequence labeling）是一种基于观察文本或其他信息中存在的标签对其进行标记的任务。与自然语言处理任务不同，序列标注任务不需要生成文本，而只需要给定输入文本及其对应的标签集合，就可以从中提取出有意义的信息。如命名实体识别（NER），关系抽取（
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-30 (Sequence Labeling Problem part 2 ;结构化预测-序列标记 part 2)
Holeung blog
07-29 1291
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-30 (Sequence Labeling Problem part 2 ;结构化预测-序列标记 part 2) PDF VIDEO 上接 part 1 Sequence Labeling ProblemOutlineCRF CRF同样也要描述P(x,y),P与图中式子成正比。 P(x,y) for CRF CRF与HMM其实并没有那么不同，它
sequence labeling笔记（一）
u014257192的专栏
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最近一直在做序列标注的工作，记录一下在工作中读的一些论文，今天记录这两篇，分别是《Morphosyntactic Tagging with a Meta-BiLSTM Model over Context Sensitive Token Encodings》和《Hierarchically-Refined Label Attention Network for Sequence Labeling》...
李宏毅机器学习——学习笔记（21） Sequence Labeling
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04-28 761
Hidden Markov Model(HMM): 步骤1：构造句子的词性Sequence 根据所得到sequence来获取你想要说的话 总结来说 求解POS的方式 训练的算法：Viterbi Algorithm， 复杂度只有O(L|S|^2) Conditional Random Field(CRF): 对于上述公式的举例说明， 通过类似的公式转换，最终log P(x,y)可...
序列标注与标记体系：理论方法与实践指南
最新发布
06-30 1252
这份指南深入探讨了自然语言处理中序列标注任务的完整知识体系，从基础理论到前沿应用全面覆盖。内容涵盖隐马尔可夫模型、条件随机场等经典统计方法，以及BiLSTM-CRF、BERT等现代神经网络架构的原理与实现。指南详细阐述了BIO、BILOU等标记方案的设计思想，提供系统化的特征工程方法和模型训练策略。特别关注实践层面，包含项目实施框架、数据准备最佳实践、性能优化技巧和系统集成方案。同时展望了少样本学习、多模态融合等前沿发展方向，为研究者和工程师提供从理论学习到工程落地的完整路径。
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-31 (Sequence Labeling Problem part 3 ;结构化预测-序列标记 part 3)
Holeung blog
07-29 1963
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-31 (Sequence Labeling Problem part 3 ;结构化预测-序列标记 part 3) PDF VIDEO 上接 part 1 Sequence Labeling ProblemOutline 怎样把Structured Perceptron/SVM用到Sequence Labeling Problem呢？ Structu
pytorch版的bilstm+crf实现sequence label
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在理解CRF的时候费了一些功夫，将一些难以理解的地方稍微做了下标注，隔三差五看看加强记忆import torch import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.optim as optimdef to_scalar(var): #var是Variable,维度是１ # returns a python
【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第4.1节：自注意力机制（一）
Harryline的博客
07-18 484
文章目录1 问题引入：为什么需要自注意力机制1.1 更加复杂的输入1.2 更多可能的输出1.2.1 每一个向量都有一个对应的Label1.2.2 输入多个向量，只需要输出一个Label1.2.3 机器要自己决定应该输出多少个Label1.3 处理词性标注问题的困境2 自注意力机制（Self-Attention）3 Self-Attention的具体运作过程 1 问题引入：为什么需要自注意力机制 在探讨了CNN的架构以后，我们要探讨的另一个常见的Network架构，叫做Self-Attention，至于Sel
李宏毅机器学习2021笔记—self-attention（上）
zghnwsc的博客
04-21 1933
本文为李宏毅老师机器学习2021的self attention一节的学习笔记，接在CNN之后。学习本节之前，需要有一定的基础知识。 self attention解决的问题 到目前为止，我们network的input都是一个向量，输入可能是一个数值或者一个类别。但是假设我们需要输入的是一排向量，并且向量的个数可能会发生改变，这个时候要怎么处理。 比如文字处理的时候： 比如我们输入词汇，每个词汇都相当于一个向量，我们可以用很长的一个向量，来表示世界上所有的东西，但是这里有一个问题，就是它假设所有的词汇都是没.
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03-05 1419
【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？ 【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent 【李宏毅机器学习笔记】4、Classification 【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression 【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播...
28.Structured Learning - Sequence Labeling
xjtuse123的博客
06-19 359
Sequence Labeling（序列标注问题），可以用RNN解决，也可以用Structured Learning（two steps，three problems）解决 词性标注(part-of-speech tagging,POS tagging)，对应输入是序列输出也是序列的结构化学习问题，词性标注属于其中。词性标注指的是在一串的字词中标注每一个词所属的...
番外.李宏毅学习笔记.ST4.Sequence Labeling
01-20
文章目录Sequence LabelingDefinitionExample Task: POS taggingHidden Markov Model (HMM)HMM – Step 1HMM – Step 2HMM的数学表达HMM– Estimating the probabilitiesHMM – Viterbi AlgorithmHMM – SummaryConditional Random Field (CRF)P(x,y) for CRFFeature VectorCRF – Training CriterionCRF – InferenceCRF v.s. HMMCRF – Sum
NER-Sequence-labeling--Textcnn-bilstm-crf-pytorch:pytorch用Textcnn-bilstm-crf模型实现命名实体识别
05-16
NER-Sequence-labeling--Textcnn-bilstm-crf-pytorch pytorch用Textcnn-bilstm-crf模型实现命名实体识别 数据处理 数据处理文件是'data_preprocess.py' 模型和训练过程 模型和训练过程都在同一个文件中‘cnn-bilistm-crf.py’ 预测 预测文件为‘predict.py’   数据 数据存在data文件夹中
RNN Sequence Labeling
sinat_34080511的博客
06-26 318
字符和单词的表示，将两者连接； BiLSTM后加HMM或CRF，求最优的标注序列，只用argmax没考虑依存性。
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抬起头往前走
11-05 201
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李宏毅机器学习——序列标记问题
日积月累，天道酬勤
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引言 今天我们要来学习另一个结构化学习问题——序列标注问题(Sequence Labeling Problem)。 序列标注 序列标注问题是，我们要找的函数它的输入和输出都是序列。我们先假设这两个序列的长度时一样的。 我们的输入和输出可写成向量的形式。这个可以用RNN来解，但是我们今天介绍一个和RNN不同的方法。 我们以词性标注(POS Tagging)作为例子讲解。词性标注任务就是要标注句子...
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大漠帝国的博客
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Sequence Labeling Problem
披着鲨鱼皮的海盗
07-28 1492
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