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crf

(torch.exp(vec-max_score_broadcast))) START_TAG = "" END_TAG = "<e>" # create model class BiLSTM_CRF nn.Module): def __init__(self,vocab_size, tag2ix, embedding_dim, hidden_dim): super(BiLSTM_CRF transition parameters # entry i, j is the score of transitioning to i from j # tag间的转移矩阵,是CRF ] = len(word2ix) tag2ix = {"B": 0, "I": 1, "O": 2, START_TAG: 3, END_TAG: 4} model = BiLSTM_CRF

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了解速率控制模式:什么是 CBR、VBR、CRF和Capped-CRF

使用CRF和FFmpeg编码如下所示: ffmpeg -i input_file -crf 23 output_file CRF适用于存档或者生成需上传和转码的mezzanine文件。 将CRF和码率上限组合使用就可以,也就是Capped CRF。 Capped CRF :上限恒定码率系数 顾名思义,Capped CRF就是将CRF值与码率上限组合使用。 图5 Capped CRF与人物近距离讲话和芭蕾舞交替出现的视频 在含有大量动作的视频中,如足球测试视频中,CRF值在视频中许多区域所产生的码率要高于上限。在这些区域,码率由上限控制,而非CRF值。 表2显示了分别使用200%受限VBR编码和Capped CRFCRF 22/5 上限)的足球视频的码率数据和VMAF分值。 Codec),那么CRF和Capped CRF就可能不可用。

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    CRF++代码分析

    本文按照调用顺序抽丝剥茧地分析了CRF++的代码,详细注释了主要函数,并指出了代码与理论公式的对应关系。 由于CRF是概率图模型,所以有一些图的特有概念,如顶点和边: ? buildLattice方法调用rebuildFeatures对每个时刻的每个状态分别构造边和顶点: ? 正则化 为了防止过拟合,CRF++采用了L1或L2正则化: if (orthant){   // L1    for (size_t k = 0; k < feature_index->size();  是一个常数,在CRF++中其平方被称作cost-factor, ? 控制着惩罚因子的强度。可见要最小化目标函数,正则化项 ? 也必须尽量小才行。模型参数的平方和小,其复杂度就低,于是就不容易过拟合。 CRF++直接将这些参数送入一个LBFGS模块中: if (lbfgs.optimize(feature_index->size(), &alpha[0], thread[0].obj, &thread

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    Linear-chain CRF的推导

    对于这样的序列标记任务,以及更一般的结构化预测任务,Linear-chain CRF对标签之间的上下文依赖关系建模是有帮助的。 2 什么是结构化预测? 基于这种概率图结构,我们可以将CRF应用词性标注任务中,因为我们想要假设当前词性的标签依赖与此前字符的标签,这种基于概率图的CRF也称为 linear-chain CRF。 Linear-Chain CRF 现在我们设计一种针对词性标注的CRF模型,其中假设每一个标签 依赖于先前标签 ,输入序列是词语{x}的序列,如下图“联通子图”表示: 这个特定的线性链 CRF 4 训练Linear-Chain CRF 我们可以用最大似然估计算法训练 CRF的参数,给定一组 N数据点,使用对似然执行梯度下降算法计算PGM的联合概率,这些可以通过消息传播算法来计算。 CMU NLP课程总结—— Structured Prediction Basics 概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF

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    HMM,MEMM和CRF

    CRF ? 首先,CRF在给定了观察序列的情况下,对整个的序列的联合概率有一个统一的指数模型。一个比较吸引人的特性是其损失函数 的凸面性。 CRF模型的优点:首先,CRF模型由于其自身在结合多种特征方面的优势和避免了标记偏置问题。 其次,CRF的性能更好,CRF对特征的融合能力比较强,对于实例较小的时间类ME来说,CRF的识别效果明显高于ME的识别结果。 CRF模型的不足:首先,通过对基于CRF的结合多种特征的方法识别英语命名实体的分析,发现在使用CRF方法的过程中,特征的选择和优化是影响结果的关键因素,特征选择问题的好与坏,直接决定了系统性能的高低。 CRF模型中,统计了全局概率,在做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。

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    【基础】如何理解LSTM后接CRF

    学生刚刚做NER方向的研究,看的文章在LSTM后都接CRF,能不能具体解释一下为什么改用CRF而不接分类器。 这个限定特征会使得CRF的预测结果不出现上述例子的错误。当然了,CRF还能学到更多的限定特征,那越多越好啊! 好了,那就把CRF接到LSTM上面,把LSTM在time_step上把每一个hidden_state的tensor输入给CRF,让LSTM负责在CRF的特征限定下,依照新的loss function,学习出一套新的非线性变换空间 我认为其实是说把LSTM和CRF融合起来。 所以干脆搞出B-LSTM+CRF,结合发射概率和转移概率这样。实际上后面接的CRF并不是真的CRF,比如它又没有特征模板,它又不接受离散特征,他只是一次Viterbi推导而已。

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    最通俗易懂的BiLSTM-CRF模型中的CRF层讲解

    文章没有晦涩的数学公式,而是通过实例一步一步讲解CRF的实现过程,是入门CRF非常非常合适的资料。 相关项目代码: BERT-BiLSMT-CRF-NER https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER 概述 该文章系列包括以下内容: 概念介绍 — 基于 BiLSTM-CRF 模型中的命名实体识别任务中的CRF层解释 例子详解 — 用一个玩具的例子详细解释CRF是如何工作的 Chainer实现 — 用基于Chainer包的代码实现CRF层 背景知识 你唯一需要了解的是什么叫命名实体识别 CRF层可以学习到句子的约束条件 CRF层可以加入一些约束来保证最终预测结果是有效的。这些约束可以在训练数据时被CRF层自动学习得到。 CRFCRF层中的损失函数包括两种类型的分数,而理解这两类分数的计算是理解CRF的关键。 Emission score 第一个类型的分数是发射分数(状态分数)。

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    条件随机场(CRF)的详细解释

    CRF 在命名实体识别、词性标注、基因预测、降噪和对象检测问题等方面都有应用。 在本文中首先,将介绍与马尔可夫随机场相关的基本数学和术语,马尔可夫随机场是建立在 CRF 之上的抽象。 之后,将在 CRF 模型的背景下讨论似然最大化问题和相关推导。最后,还有一个过对手写识别任务的训练和推理来演示 CRF 模型。 验证上面显示的“因子缩减”CRF模型符合下面为可变Y₂所示的马尔可夫属性。由此可见,给定所有其他变量的Y₂的条件概率最终只取决于相邻节点。 我们希望 CRF 模型能够学习标记观察值 (xᵢ),这些观察结果是同时出现的字符像素向量。 CRF 的应用 由于crf具有对顺序数据建模的能力,因此在自然语言处理中经常使用crf,并且在该领域有许多应用。

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    图像语义分割之FCN和CRF

    即: Created with Raphaël 2.1.0 原图 FCN CRF/MRF 分割图 FCN-全卷积网络 CRF-条件随机场 MRF-马尔科夫随机场 前端使用FCN进行特征粗提取,后端使用CRF/MRF优化前端的输出,最后得到分割图。 所以这样CRF能够使图片尽量在边界处分割。而全连接条件随机场的不同就在于,二元势函数描述的是每一个像素与其他所有像素的关系,所以叫“全连接”。 优化结果如下: 马尔科夫随机场(MRF) 在Deep Parsing Network中使用的是MRF,它的公式具体的定义和CRF类似,只不过作者对二元势函数进行了修改: Ψ(yui,yvi I)}是对称正定时,求 E(x) E(\mathbf{x})的最小值等于求解: (A+λI)x=B (\mathbf{A+\lambda I)x}=\mathbf{B} 而G-CRF

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    【NLP】用腻了 CRF,试试 LAN 吧?

    然而在深度学习时代,很多情况下 BiLSTM-CRF 并没有比不对输出序列进行建模的 BiLSTM-softmax 取得更好的效果。 一个可能的原因是神经网络编码器已经有很强的序列信息编码能力,在此基础上 CRF 并没有引入更多的有效信息。 在英文词性标注,命名实体识别和组合范畴语法超标注的任务上,BiLSTM-LAN 在比 BiLSTM-CRF 训练解码速度更快的情况下,取得了更好的效果。 随着复杂度的增加,BiLSTM-CRF 并没有比 BiLSTM-softmax 表现的好,然而 BiLSTM-LAN 表现显著高于其他模型。 在比BiLSTM-CRF训练解码速度更快的情况下,在词性标注,命名实体识别和组合范畴语法超标注任务上可以达到更高的精度。

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    java 使用CRF遇到的问题汇总

    2、需要安装CRF相关信息   网上找到两种方式:   出现这种情况的原因是找不到libcrfpp.so.0等库文件,解决方案一为(貌似此方法对root用户不管用): 修改/etc/ld.so.conf   ln -s /usr/local/lib/libcrfpp.so.0 /usr/lib/libcrfpp.so.0 连接 https://zxdcs.github.io/post/16/crf_java

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    Hybrid semi-Markov CRF for Neural Sequence Labeling

    文末或获得论文链接 Model 本文使用的模型是基础的NER模型,联合使用了CRF和改进的semi-CRF提升了模型的效果。 ? 对于输入 ? , ? 表示对应每个词的词向量, ? 联合训练和解码 为了研究word-level标签在SCRF上的作用,作者联合训练CRF层和HSCRF层,共用同一层词向量输入,分别在word-level和segment-level真实值的基础上训练模型参数 不同实体长度上各个模型的表现 从图中可以看出,GSCRF在识别较长实体的效果优于CRF,但是短实体上的识别效果比较差;HSCRF在长实体识别上的效果优于CRF,短实体上效果也与CRF较为接近。

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    条件随机场(Conditional Random Field,CRF

    完全连接的CRF在双线性插值后应用于网络输出上。 CRF是一个后阶段的处理过程,它使DeepLabv1和DeepLabv2变为不是端到端的学习框架。 CRF能够稳定提效,但是极其耗时。只有完全不考虑实效性的刷版才会使用到。 要用的话,推荐用全连接条件随机场(DenseCRF)。 【总结】图像语义分割之FCN和CRF

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    条件随机场(Conditional Random Field,CRF

    time - 2, -1, -1): y_star[i] = psi[i + 1][y_star[i + 1]] return y_star, delta, psi def crf_viterbi delta) psi[1:] += 1 # 序号从1开始,第0行没用 print("Psi路径:\n", psi) if __name__ == '__main__': crf_viterbi

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    HMM到CRF 理解与学习笔记

    linear CRF 用于序列标注问题的线性链条件随机场(linear chain conditional CRF),是由输入序列来预测输出序列的判别式模型。 最大的不同点是 linear-CRF模型是判别模型,而HMM是生成模型,即linear-CRF模型要优化求解的是条件概率P(y|x),则HMM要求解的是联合分布P(x,y); linear-CRF是利用最大熵模型的思路去建立条件概率模型 只有linear-CRF模型和HMM模型才是可以比较讨论的。 但是linear-CRFCRF的一个特例,CRF本身是一个可以适用于很复杂条件概率的模型,因此理论上CRF的使用范围要比HMM广泛的多。 CRF更加强大,理由如下: - 可以为每个 HMM 都建立一个等价的 CRF image.png - CRF 的特征可以囊括更加广泛的信息:HMM 基于“上一状态to当前状态”的转移概率以及“当前状态

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    tf44:tensorflow CRF的使用

    的应用还是挺多的,像前期deeplab的语义分割、bilstm+crf做词性标注。 维特比算法),获得解码之后的序列viterbi_sequence和分数viterbi_score viterbi_sequence, viterbi_score = tf.contrib.crf.crf_decode CRF 对于序列标注问题,通常会在LSTM的输出后接一个CRF层:将LSTM的输出通过线性变换得到维度为[batch_size, max_seq_len, num_tags]的张量,这个张量再作为一元势函数 (Unary Potentials)输入到CRF层。 解码 decode_tags, best_score = tf.contrib.crf.crf_decode(unary_scores, transition_params, sequence_lengths

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    SAS-利用SAS制作CRF注释

    在临床编程中,经常会遇到制作注释CRF的场景。今天小编来分享一下,如何利用SAS实现注释CRF的制作。 (SDTM标准注释CRF) 参数说明 : inpath 调用模板 outpath 输出xfdf位置,输出到空白CRF同一路径下 BlackCRF 空白CRF (对应需要注释的CRF的名称) 利用Adobe PDF 阅读器导入生成xfdf即可完成注释CRF %AutoaCRF(inpath=D:\studies\SAS 开发\1.半自动化注释CRF\Exm\注释CRF模板.xlsx ,outpath=D:\studies\SAS开发\1.半自动化注释CRF\Exm\Exm_aCRF.xfdf \Exm\注释CRF模板.xlsx ,outpath=D:\studies\SAS开发\1.半自动化注释CRF\Exm\Exm_aCRF.xfdf ,BlackCRF=Exm_aCRF.PDF

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    双向LSTM-CRF模型用于序列标注

    模型包括LSTM,BI-LSTM,LSTM-CRF,BI-LSTM-CRF。序列标注任务分为三个:词性标注,分块和命名实体识别。结果显示BI-LSTM-CRF模型在三个任务上的准确度都很高。 二 模型介绍: 这部分主要介绍了五种模型,LSTM,BI-LSTM,CRF,LSTM-CRF,BI-LSTM-CRF。这里我们就不一一详细赘述了。 ? ? ? ? ? ? 对于每一个批次: 首先运行BI-LSTM-CRF模型正向传递,该正向传递包括正向和反向状态的正向传递 LSTM,得到所有位置上所有标签的输出得分 ? 其中Conv-CRF模型是文章(Collobert et al.,2011)中的最好结果,Random和Senna是两种词嵌入的方式。 五 总结 本文的创新点在于首次使用BI-LSTM-CRF模型进行了序列标注任务,并且模型结果表现不错。

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