Camp d'enregistrement de 25 jours à Shengsi-mindspore-ML- Jour 22-Pratique d'application-Traitement du langage naturel-Annotation de séquence LSTM+CRF
Aujourd'hui, j'ai appris la méthode d'étiquetage de séquence LSTM+CRF. Il s'agit d'un modèle puissant qui combine un réseau neuronal récurrent (RNN) et un champ aléatoire conditionnel (CRF). Il est utilisé pour traiter les problèmes d'étiquetage de séquence, tels que la reconnaissance d'entités nommées (NER). et le marquage d'une partie du discours attend. Fondamental：
LSTM (mémoire à long terme et à court terme): En tant que type de RNN, LSTM peut apprendre les dépendances longue distance dans des séquences et capturer des informations clés dans des données de séries chronologiques.
CRF (Champ aléatoire conditionnel): CRF est un modèle de graphe probabiliste capable d'apprendre les dépendances entre les étiquettes, par exemple, le « grand » de « l'Université Tsinghua » devrait appartenir à la même entité que « Tsing » et « Hua ». Les étapes de base：
Prétraitement des données: convertissez les séquences de texte en représentations vectorielles de mots et effectuez des opérations de remplissage pour que toutes les séquences aient la même longueur.
Encodage LSTM: Utilisez le réseau LSTM pour encoder des vecteurs de mots et extraire la représentation interne de la séquence.
Décodage CRF: utilisez le modèle CRF pour prédire l'étiquette de chaque mot en fonction de la dépendance entre la sortie LSTM et l'étiquette.
Formation sur modèle: Utilisez la fonction de perte de vraisemblance négative pour la formation du modèle et optimisez les paramètres du modèle. exemple： En prenant comme exemple la reconnaissance d'entité nommée, la séquence d'entrée est « L'Université Tsinghua est située dans la capitale Pékin ». Le modèle LSTM+CRF prédira l'étiquette de chaque mot. Par exemple, « L'Université Tsinghua » sera étiquetée comme « B- ». LOC" (début de l'entité) et "I-LOC" (entité interne), tandis que "Beijing" sera marqué comme "B-LOC". processus d'exécution de code：
Importer une bibliothèque: Importez la bibliothèque MindSpore et les modules associés.
Définir la couche CRF: Implémentez la partie formation avancée et décodage de la couche CRF, y compris le calcul du score et le calcul du normalisateur.
Définir le modèle: Construisez un modèle LSTM+CRF, combinant les couches LSTM et CRF.
préparation des données: Générez des données de formation et effectuez le prétraitement des données, y compris la conversion du texte en vecteurs de mots, le remplissage et d'autres opérations.
Formation sur modèle: Utilisez l'optimiseur pour la formation du modèle et optimisez les paramètres du modèle.
Évaluation du modèle: Utilisez les données de test pour évaluer les performances du modèle, telles que le calcul de la précision, le rappel et d'autres indicateurs. Scénarios d'application： La méthode de marquage de séquence LSTM+CRF peut être appliquée à divers problèmes de marquage de séquence, tels que :
Reconnaissance d'entité nommée: Identifiez les entités dans le texte, telles que les noms de personnes, de lieux, d'organisations, etc.
marquage d'une partie du discours: Marquez la partie du discours pour chaque mot du texte, comme les noms, les verbes, les adjectifs, etc.
extraction d'événements: Extrayez les informations sur l'événement à partir du texte, telles que l'heure, le lieu, la personne, le type d'événement, etc. applications médicales： La méthode d’annotation de séquences LSTM+CRF est également largement utilisée dans le domaine médical, comme par exemple :
Extraction d'informations de textes médicaux: Extrayez les informations clés des dossiers médicaux électroniques, de la littérature médicale et d'autres textes, telles que les symptômes des patients, les noms des médicaments, les méthodes de traitement, etc.
Analyse de séquence génétique: Analyser les séquences de gènes et identifier les régions fonctionnelles des gènes, telles que les régions codantes, les régions non codantes, etc.
Prédiction de la structure des protéines: Prédire la structure tridimensionnelle des protéines pour fournir une référence pour la conception de médicaments. En résumé, la méthode d’annotation de séquences LSTM+CRF est un outil puissant qui peut être appliqué à divers problèmes d’annotation de séquences et joue un rôle important dans le domaine médical.
La documentation détaillée et le code sont : [Documentation Tencent] Annotation de séquence LSTM CRF https://docs.qq.com/pdf/DUm1JdWlxbE5mSHdQ?
