条件随机场详解
为了更好地理解条件随机场，这里主要以命名实体识别为例子，介绍如何和LSTM结合，进行NER。 首先什么是NER，就是针对一句话的每个词，都标注出它们的词性，比如输入一句"Dog play football"，就输出"名词 动词 名词"，一开始，我们往往会想到seq2seq这类模型，但是有一个问题，单纯的LSTM、seq2seq这类模型，输出会选择针对输入序列最优的输出，可是并没有考虑到输出序列应该
相关文章
- 1. NLP --- 条件随机场CRF详解
- 2. 条件随机场(CRF)详解
- 3. 条件随机场
- 4. 条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场
- 5. 条件随机场入门（四） 条件随机场的训练
- 6. CRF条件随机场
- 7. 条件随机场（三）
- 8. 条件随机场CRF
- 9. 条件随机场（CRF）
- 10. 白话条件随机场
- 更多相关文章...
- • *.hbm.xml映射文件详解 - Hibernate教程
- • MyBatis配置文件详解 - MyBatis教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • 漫谈MySQL的锁机制
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. NLP --- 条件随机场CRF详解
- 2. 条件随机场(CRF)详解
- 3. 条件随机场
- 4. 条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场
- 5. 条件随机场入门（四） 条件随机场的训练
- 6. CRF条件随机场
- 7. 条件随机场（三）
- 8. 条件随机场CRF
- 9. 条件随机场（CRF）
- 10. 白话条件随机场