RESCAL模型的核心思想，是将整个知识图谱编码为一个三维张量，由这个张量分解出一个核心张量和一个因子矩阵，核心张量中每个二维矩阵切片代表一种关系，因子矩阵中每一行代表一个实体。...目前将知识图谱用于深度学习主要有两种方式，一种是将知识图谱的语义信息输入到深度学习模型中，将离散化的知识表示为连续化的向量，从而使得知识图谱的先验知识能够称为深度学习的输入；另外一种是利用知识作为优化目标的约束...，指导深度学习模型的学习过程，通常是将知识图谱中的知识表示为优化目标的后验正则项。...其中矩阵Wr1和Wr2用于三元组中头实体h和尾实体t的投影操作。 基于翻译的模型可以参考前述的TransE, TransH和TransR模型。其通过向量空间的向量翻译来描述实体与关系之间的相关性。...随着深度学习的广泛应用，如何有效利用大量先验知识，来大大降低模型对大规模标注语料的依赖，也逐渐成为主要的研究方向之一。在深度学习模型中融合常识知识和领域知识，将是又一大机遇和挑战。
，被广泛应用于nlp领域的各大任务，例如机器翻译，预训练语言模型等。...二．预备知识 NER 命名实体识别, 简称NER，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，以及时间、数量、货币、比例数值等文字，通常被看做是序列标注任务，现有主流的方法是使用神经网络来做...更重要的是，在计算self-attention时，仅能捕获的相对位置信息这一特性，也会消失。由公式（1）可知，在进行self-attention时，首先需要经过矩阵 ? ， ?...在中文数据集上的结果(table1)，中文的NER是直接基于字的： ? 1. TENER的效果不仅优于原有的Transformer模型，而且优于基于CNN的模型和基于Bilstm的模型....改进了Transformer的位置编码及self-attention部分（TENER模型），用于NER，取得了较好的效果，在两个英文数据集上，达到了当前最好的效果。 3.
RESCAL模型的核心思想，是将整个知识图谱编码为一个三维张量，由这个张量分解出一个核心张量和一个因子矩阵，核心张量中每个二维矩阵切片代表一种关系，因子矩阵中每一行代表一个实体。...目前将知识图谱用于深度学习主要有两种方式，一种是将知识图谱的语义信息输入到深度学习模型中，将离散化的知识表示为连续化的向量，从而使得知识图谱的先验知识能够称为深度学习的输入；另外一种是利用知识作为优化目标的约束...，指导深度学习模型的学习过程，通常是将知识图谱中的知识表示为优化目标的后验正则项。...所以损失函数定义为向量投影后的距离 其中矩阵Wr1和Wr2用于三元组中头实体h和尾实体t的投影操作。 基于翻译的模型可以参考前述的TransE, TransH和TransR模型。...随着深度学习的广泛应用，如何有效利用大量先验知识，来大大降低模型对大规模标注语料的依赖，也逐渐成为主要的研究方向之一。在深度学习模型中融合常识知识和领域知识，将是又一大机遇和挑战。
定理1：NI（T;Y）=1分别对应完全正确分类，或包含误差的特定分类。 这个特定分类是指调换类标能够获得完全正确分类。 ?...对于互信息类指标，混淆矩阵中每个元素都应该对互信息值产生贡献。但是 Case 4 中混淆矩阵中若该四个元素有如此特定关系时，它们的互信息值贡献将为零。 由此产生互信息类指标的局部性极值。...拒识分类中混淆矩阵虽然是m乘m+1个元素，但是我们修正其互信息列单元元素计算中不包括最后一列（即拒识类别）。由此将会获得更为合理的分类评价结果。...我们发现第二个信息论指标应用了修正的互信息计算公式最为适用于拒识分类评价。 参见该指标对四个混淆矩阵的输出计算值，由此给出它们分类质量的排序符合元准则3。而其它任何指标基本不适用于拒识分类评价。 ?...先将好判断的快速筛选掉，留下“疑似”的来不断增加证据（如更多特征）或昂贵工具（如多专家会诊）获得更为可靠的结果。由此如何“合理”评价拒识分类是个理论与应用方面的问题。
AUC表示ROC曲线下方的面积，其取值范围在0到1之间。以下是对AUC指标的详细解释：1. ROC曲线：ROC曲线是以二分类模型为基础绘制出来的一条图形。...如何运用到多分类：在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...准确率：准确率是最简单直观的评估指标，表示模型正确预测的样本比例。对于多分类问题，准确率被定义为所有正确分类的样本数除以总样本数。混淆矩阵：混淆矩阵可以提供更详细的多类别分类性能信息。...这些信息都可以通过混淆矩阵得到，并进一步计算其他指标如精确度、召回率等。宏平均与微平均：在处理多分类问题时，我们通常需要将各种指标汇总成一个统一的度量（即拆分成多个二分类子问题，最后求平均得到结果）。...无论是准确率、混淆矩阵还是宏/微平均，这些指标可以帮助我们评估模型在多分类任务中的整体性能以及对每个特定类别的预测能力。根据具体需求和问题背景，选择合适的评估指标来解读和分析结果非常重要。
AUC表示ROC曲线下方的面积，其取值范围在0到1之间。 以下是对AUC指标的详细解释： 1. ROC曲线： ROC曲线是以二分类模型为基础绘制出来的一条图形。...如何运用到多分类： 在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...准确率：准确率是最简单直观的评估指标，表示模型正确预测的样本比例。对于多分类问题，准确率被定义为所有正确分类的样本数除以总样本数。 混淆矩阵：混淆矩阵可以提供更详细的多类别分类性能信息。...… 这些信息都可以通过混淆矩阵得到，并进一步计算其他指标如精确度、召回率等。...无论是准确率、混淆矩阵还是宏/微平均，这些指标可以帮助我们评估模型在多分类任务中的整体性能以及对每个特定类别的预测能力。根据具体需求和问题背景，选择合适的评估指标来解读和分析结果非常重要。
好看是好看，可惜就是有点看不懂（装傻中） 那么本篇文章我们就来详细介绍一下什么是混淆矩阵，以及如何理解目标检测中的混淆矩阵。...什么是混淆矩阵 首先给出定义：在机器学习领域，特别是统计分类问题中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种特定的表格布局，用于可视化算法的性能，矩阵的每一行代表实际的类别，而每一列代表预测的类别...图3 混淆矩阵的衍生（图片来源：wikipedia） 上图是来自维基百科上的一张表格，可以看到从混淆矩阵中的这些值，可以计算出非常丰富的评价指标，由于篇幅有限，这里不再一一介绍这些指标的含义，感兴趣的读者可以前往原表格中的链接进一步了解...使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 在理解了什么是混淆矩阵以及如何分析混淆矩阵之后，就可以使用 MMDetection 中提供的小工具，为自己的目标检测模型绘制一个混淆矩阵。.../results.pkl \ ./ \ --show 就可以获得一张混淆矩阵图了。 与上文中不一样的是，这张混淆矩阵图是在行方向归一化过的。
模型评估 我们一开始将全部数据拆分为两组，一组用于训练模型，另一组则作为验证集保存，用于检查模型测试未知数据时的性能。下图总结了数据拆分的全部思路。 ?...正如我们所讨论的，由于类不平衡等因素，仅检查测试集中有多少示例被正确分类并不是检查模型性能的有用指标。我们需要一个更加稳健和细致入微的衡量标准。 混淆矩阵 我们需要了解以下混淆矩阵。...这是判断模型性能的一种简单且流行的方法。让我们通过垃圾邮件分类方案来理解这一点。混淆矩阵如下所示。 ? 通过混淆矩阵可以得到以下几个指标： ?...就可以获得一个2 x 2的混淆矩阵（因为垃圾邮件分类是二进制分类），并返回一个涵盖上述所有指标的分类报告。 注意： 真实值作为第一个参数传递，预测值是第二个参数。 ?...也可以设置的很大，比如10或者15，但是它在计算上非常庞大且耗时。 让我们看看如何使用几行Python代码和Sci-kit Learn API来实现这一点。
首先要介绍一下混淆矩阵（confusion matrix），给定一个模型的预测标签时，它可以被用来快速计算精度和召回率。...二分类的混淆矩阵总共包含四个不同的结果：真正例（TP）、假正例（FP）、真反例（TN），以及假反例（FN）。列表示真实值，行表示预测值。行和列的交叉点指的就是这四种结果。...用混淆矩阵计算精度和召回率需要找到矩阵中对应的值，并应用以下的等式进行计算。 ?...模型在每个阈值下的结果 我们将以阈值为 0.5 为例计算对应的召回率、精度、真正例率、假正例率。首先我们得到混淆矩阵： ?...阈值为 0.5 时的混淆矩阵 我们可以利用混淆矩阵中的数值来计算召回率、精度和 F1 score： ? 然后计算真正例率和假正例率来确定阈值为 0.5 时，模型在 ROC 曲线上对应的点。
如何引入中文词粒度信息，之后会通过词汇增强的方式来实现。以下是训练数据的Demo ?...paper指出预训练词向量（指Word2vec/glove这类静态不考虑上下文的词嵌入），只涵盖基于共现的独立词信息，而考虑上下文的词信息还是要用有限的NER标注数据来训练，往往会导致信息抽取效果不好，...最后考虑到后面CRF转移矩阵的计算还是觉得各自映射到1个label会比较合适，看了下训练时打出的summary会发现step=100（其实应该在10以前）模型就已经完美的学到[SEP],[CLS],[PAD...用于NER任务的尝试。...log_norm crf_log_norm巧妙利用了矩阵计算把遍历所有路径 O(N^T) 的复杂度降低到了 O(N^2T) , 每一步都是N*N的矩阵乘积运算在CrfForwardRnnCell中实现，
这里慢慢梳理下这些指标的含义以及用途。 混淆矩阵 介绍这些概念之前先来介绍一个概念：混淆矩阵（confusion matrix）。...对于 k 元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果。对于常见的二元分类，它的混淆矩阵是 2x2 的。 假设要对 15 个人预测是否患病，使用 1 表示患病，使用 0 表示正常。...上图展示了一个二元分类的混淆矩阵，从该混淆矩阵可以得到以下信息： 样本数据总共有 5 + 2 + 4 + 4 = 15 个 真实值为 1 并且预测值也为 1 的样本有 5 个，真实值为 1 预测值为 0...这四个值分别对应二元分类问题的混淆矩阵的四个位置。 小技巧：上面的这四个概念经常会被搞混淆（难道混淆矩阵的名称就是这么来的？），这里有个小方法帮你记住它。在医学上，一般认为阳性是患病，阴性是正常。...很明显，这里的 TP=5，FP=2，FN=4，TN=4。 评估指标 说完混淆矩阵后，得到了 TP、FP、FN、TN，通过这四个概念，可以计算出各种评估指标。
近期，很多基于深度网络的研究与实践显著提高了NER的效果，但这些模型往往计算量较大、预测耗时长，如何优化模型性能，使之能满足NER对计算时间的要求，也是NER实践中的一大挑战。 2....3.2 在线匹配 原始的在线NER词典匹配方法直接针对Query做双向最大匹配，从而获得成分识别候选集合，再基于词频（这里指实体搜索量）筛选输出最终结果。...因此，我们也探索了如何将供给POI信息、用户点击、领域实体词库等外部知识融入到NER模型中。...下面介绍当前时刻潜在知识特征的计算以及特征组合的方法。（下列公式中，σ表示sigmoid函数，⊙表示矩阵乘法） ? ?...基于Benchmark标注数据进行评估，该模型相比于BERT-NER在Query粒度的准确率上获得了1%的提升。
作者主要使用公开可用的arXiv和PubChem数据集，但这些工具也可以用于其他数据集。此外，随着新模型的开发，它们可以轻松集成到该库中。 估计在网络上可获得的学术文章数量超过1亿篇。...从这样庞大的语料库中执行特定的科学查询并提取有意义的信息是一项艰巨的任务。自然语言处理（NLP）是人工智能和语言学的一个子领域，用于使计算机理解人类语言中的陈述或单词，并执行有用的任务。...TF-IDF是指一个术语在单个文档中出现的相对频率，与该术语在文档池中的总论文数和出现该术语的文档数之比的乘积。...对于所有模型，标题与摘要的模型获得了最高的准确率。SVM模型主要实现了最高的准确率值。在图5中展示了标题和摘要模型的分类混淆矩阵，用于这两个数据集，发现绝大多数预测都位于对角线上。...图 6 然整体文本分类对许多应用可能有帮助，但通常逐词分类文本允许对文本数据进行丰富的挖掘。命名实体识别（NER）或标记分类被用作文本挖掘方法，用于提取有意义的信息（称为实体）。
通过概率输出预测该问题，假设阈值为0.5的情况下，将概率输出转换为类输出。 1. 混淆矩阵 混淆矩阵是一个N×N矩阵，N是预测的类的数量。针对目前的问题，有N = 2，因此得到一个2×2的矩阵。...另一方面，消耗模型会更注重敏感度。混淆矩阵通常仅用于类输出模型。 2. F1分数 在上一节中，讨论了分类问题的查准率和查全率，也强调了在用例中选择查准率和查全率的重要性。...下面是示例图： 到目前为止，所涵盖的指标主要用于分类问题。直到这里，已经了解了混淆矩阵、增益图和提升图以及kolmogorov-smirnov图。接下来继续学习一些更重要的指标。 5....如果看下面的混淆矩阵，就会观察到对于概率模型，每个指标的值不同。 因此，对于每种敏感度，都会有不同的特异度。两者差异如下： ROC曲线是敏感度和（1-特异度）之间的曲线。...这是因为它有两个来自混淆矩阵柱状计算中的轴。在响应率变化的情况下，x轴和y轴的分子和分母也会有相应的改变。 6. 对数损失 确定模型性能时AUC-ROC会考虑预测概率。
应用于NER中的biLSTM-CRF模型主要构成： Embedding层：主要有词向量、字向量以及一些额外特征 双向LSTM层：特征抽取器 最后的CRF层：做句子级别的标签预测。...在特征方面，该模型继承了深度学习方法的优势，无需特征工程，使用词向量以及字符向量就可以达到很好的效果，如果有高质量的词典特征，能够进一步获得提高。...但这又带来另外一个问题，biLSTM本质是一个序列模型，在对GPU并行计算的利用上不如CNN那么强大。...biLSTM或者IDCNN计算出的是每个词的各标签概率，而CRF层引入序列的转移概率，最终计算出loss反馈回网络。...BERT模型，再用少量的标注数据进行FINETUNE是一种快速的获得效果不错的NER的方法。
错误率（error rate）：指分类错误的样本占样本总数的比例，即 （ 分类错误的数量 / 样本总数数量） 精度（accuracy）：指分类正确的样本占样本总数的比例，即 （分类正确的数量 /...③ 混淆矩阵 混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。每一行（数量之和）表示一个真实类别的样本，每一列（数量之和）表示一个预测类别的样本。...，不考虑样本权重 print("F1:", sm.f1_score(test_y, pred_test_y,average="macro")) # 计算并打印模型预测的混淆矩阵 print("\n Confusion...，将样本数据划分为两部分，一部分专门用于模型训练，这部分称为“训练集”，一部分用于对模型进行测试，这部分被称为“测试集”，训练集和测试集一般不存在重叠部分....这样，就相当于获得了k组训练集、测试集，最终的预测结果为k个测试结果的平均值. ② 如何实现交叉验证 sklearn中，提供了cross_val_score函数来实现交叉验证并返回评估指标值： import
2.flat NER (普通命名实体识别，将实体识别看作序列标注任务来解决，不适用于存在实体嵌套的情况) 本文提出的统一化MRC框架则同时解决了上述两种类型的任务。...BERT或者ELMo等预训练模型 2.2 Nested NER 2003年重叠实体的识别还采用手工定义的规则，2007年提出两层CRF模型解决Nested NER的问题，第一层CRF识别最里层的实体，后续的...此时BERT接收到我们的序列，输出一个上下文向量矩阵 ?...而MRC的效果提升在于，对于只用BERT的模型，BERT-MRC的性能提升了1.95%。 我们画出了BiDAF模型输出的注意力矩阵，如下图： ?...通过上图，上下文和标记的分类标签之间的相似度可以更好的体现出来，如Flevland和geographical、cities和state. 5.2 如何使用问句 我们采用不同的方法使用问句，并观察问句的影响
简介混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。...此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（Classification Tree）、逻辑回归（Logistic Regression）、线性判别分析...灵敏度（Sensitivity）：就是召回率（Recall） 特异度（Specificity）我用表格的方式将这四种指标的定义、计算、理解进行了汇总：?...通过上面的四个二级指标，可以将混淆矩阵中数量的结果转化为0-1之间的比率。便于进行标准化的衡量。在这四个指标的基础上在进行拓展，会产令另外一个三级指标三级指标这个指标叫做F1 Score。...F1-Score的取值范围从0到1的，1代表模型的输出最好，0代表模型的输出结果最差。混淆矩阵的实例当分类问题是二分问题是，混淆矩阵可以用上面的方法计算。当分类的结果多于两种的时候，混淆矩阵同时适用。
理解什么是人工智能，以及机器学习和深度学习如何影响它，是一种不同凡响的体验。...反向传播运用微分学中的链式法则，在其中我们首先计算最后一层中每个误差值的导数。我们调用这些导数、梯度，并使用这些梯度值计算倒数第二层的梯度，并重复这一过程直到获得梯度以及每个权重。...混淆矩阵—维基百科的解释是： 机器学习领域和统计分类问题中，混淆矩阵（也称为误差矩阵／error matrix）是一个算法性能的可视化表格，通常在监督学习中使用（无监督学习中混淆矩阵通常称为匹配矩阵，／...混淆矩阵 收敛—随着迭代次数增加，输出越来越接近具体的值。 正则化—用于克服过拟合问题。...，用于更新模型的权重。
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