LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现
本文中crf的实现并不是最有效的实现，也缺乏批处理功能，但是它相对容易阅读和理解，因为本文的目的是让我们了解crf的内部工作，所以它非常适合我们。 发射和转换分数 在序列标记问题中，我们处理输入数据元素的序列，例如句子中的单词，其中每个元素对应于一个特定的标签或类别。目标是为每个单独的元素正确地分配适当的标签。在CRF-LSTM模型中，可以确定两个关键组成部分:发射和跃迁概率。我们实际上将处...
什么是LSTM模型，什么是BILSTM模型，给出 pytorch案例
LSTM模型是一种循环神经网络模型，它在处理序列数据时能够有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM模型引入了门机制（如遗忘门、输入门和输出门），以便在序列中选择性地保存或遗忘信息。这些门可以根据输入数据自适应地学习。BILSTM模型是一种双向LSTM模型，它包含两个LSTM模型，一个正向模型和一个反向模型。正...
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