Heute habe ich die LSTM+CRF-Sequenzmarkierungsmethode kennengelernt. Es handelt sich um ein leistungsstarkes Modell, das rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) und bedingtes Zufallsfeld (CRF) kombiniert. Es wird verwendet, um Sequenzmarkierungsprobleme wie die Erkennung benannter Entitäten (NER) zu lösen. und Teil-of-Speech-Tagging warten. Grundlegend：
LSTM (Langzeitgedächtnis): Als eine Art RNN kann LSTM Fernabhängigkeiten in Sequenzen lernen und Schlüsselinformationen in Zeitreihendaten erfassen.
CRF (Bedingtes Zufallsfeld): CRF ist ein probabilistisches Graphenmodell, das Abhängigkeiten zwischen Bezeichnungen lernen kann. Beispielsweise sollte „groß“ in „Tsinghua-Universität“ zur gleichen Entität gehören wie „Tsing“ und „Hua“. Die grundlegenden Schritte：
Datenvorverarbeitung: Konvertieren Sie Textsequenzen in Wortvektordarstellungen und führen Sie Auffülloperationen durch, damit alle Sequenzen die gleiche Länge haben.
LSTM-Codierung: Verwenden Sie das LSTM-Netzwerk, um Wortvektoren zu kodieren und die interne Darstellung der Sequenz zu extrahieren.
CRF-Dekodierung: Verwenden Sie das CRF-Modell, um die Bezeichnung jedes Wortes basierend auf der Abhängigkeit zwischen der LSTM-Ausgabe und der Bezeichnung vorherzusagen.
Modelltraining: Verwenden Sie die negative Log-Likelihood-Verlustfunktion für das Modelltraining und optimieren Sie die Modellparameter. Beispiel： Am Beispiel der Erkennung benannter Entitäten lautet die Eingabesequenz „Die Tsinghua-Universität befindet sich in der Hauptstadt Peking“. Das LSTM+CRF-Modell wird die Bezeichnung jedes Wortes vorhersagen. „Tsinghua-Universität“ wird beispielsweise als „B-“ gekennzeichnet. „LOC“ (Entitätsstart) und „I-LOC“ (interne Entität), während „Beijing“ als „B-LOC“ gekennzeichnet wird. Codeausführungsprozess：
Bibliothek importieren: Importieren Sie die MindSpore-Bibliothek und zugehörige Module.
CRF-Schicht definieren: Implementieren Sie den Vorwärtstrainings- und Decodierungsteil der CRF-Schicht, einschließlich Score-Berechnung und Normalizer-Berechnung.
Modell definieren: Erstellen Sie ein LSTM+CRF-Modell und kombinieren Sie die LSTM- und CRF-Schichten.
Datenaufbereitung: Generieren Sie Trainingsdaten und führen Sie eine Datenvorverarbeitung durch, einschließlich der Konvertierung von Text in Wortvektoren, Auffüllungen und anderen Vorgängen.
Modelltraining: Verwenden Sie den Optimierer für das Modelltraining und optimieren Sie die Modellparameter.
Modellbewertung: Verwenden Sie Testdaten, um die Modellleistung zu bewerten, z. B. Berechnungsgenauigkeit, Rückruf und andere Indikatoren. Anwendungsszenarien： Die LSTM+CRF-Sequenzmarkierungsmethode kann auf verschiedene Sequenzmarkierungsprobleme angewendet werden, wie zum Beispiel:
Erkennung benannter Entitäten: Identifizieren Sie Entitäten im Text, z. B. Namen von Personen, Orten, Organisationen usw.
Teil-of-Speech-Tagging: Markieren Sie die Wortart für jedes Wort im Text, z. B. Substantive, Verben, Adjektive usw.
Ereignisextraktion: Ereignisinformationen aus Text extrahieren, z. B. Zeit, Ort, Person, Ereignistyp usw. medizinische Anwendungen： Die LSTM+CRF-Sequenzannotationsmethode wird auch häufig im medizinischen Bereich verwendet, beispielsweise:
Extraktion medizinischer Textinformationen: Extrahieren Sie wichtige Informationen aus elektronischen Krankenakten, medizinischer Literatur und anderen Texten, wie z. B. Patientensymptome, Medikamentennamen, Behandlungsmethoden usw.
Gensequenzanalyse: Analysieren Sie Gensequenzen und identifizieren Sie funktionelle Regionen in Genen, wie z. B. kodierende Regionen, nicht-kodierende Regionen usw.
Vorhersage der Proteinstruktur: Vorhersagen der dreidimensionalen Struktur von Proteinen als Referenz für die Arzneimittelentwicklung. Zusammenfassend ist die LSTM+CRF-Sequenzannotationsmethode ein leistungsstarkes Werkzeug, das auf verschiedene Sequenzannotationsprobleme angewendet werden kann und im medizinischen Bereich eine wichtige Rolle spielt.
Die detaillierte Dokumentation und der Code sind: [Tencent-Dokumentation] LSTM CRF-Sequenzannotation https://docs.qq.com/pdf/DUm1JdWlxbE5mSHdQ?
