Σήμερα έμαθα τη μέθοδο επισήμανσης ακολουθιών LSTM+CRF Είναι ένα ισχυρό μοντέλο που συνδυάζει επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) και τυχαία πεδία υπό όρους (CRF). και σήμανση μέρους του λόγου αναμονή. Θεμελιώδης：
LSTM (Μακροπρόθεσμη Μνήμη): Ως τύπος RNN, το LSTM μπορεί να μάθει εξαρτήσεις μεγάλων αποστάσεων σε ακολουθίες και να συλλάβει βασικές πληροφορίες σε δεδομένα χρονοσειρών.
CRF (Τυχαίο πεδίο υπό όρους): Το CRF είναι ένα πιθανό μοντέλο γραφήματος ικανό να μαθαίνει εξαρτήσεις μεταξύ ετικετών, για παράδειγμα, το "μεγάλο" στο "Tsinghua University" πρέπει να ανήκει στην ίδια οντότητα με το "Tsing" και το "Hua". Τα βασικά βήματα：
Προεπεξεργασία δεδομένων: Μετατρέψτε τις ακολουθίες κειμένου σε αναπαραστάσεις διανυσμάτων λέξεων και εκτελέστε λειτουργίες συμπλήρωσης για να κάνετε όλες τις ακολουθίες να έχουν το ίδιο μήκος.
Κωδικοποίηση LSTM: Χρησιμοποιήστε το δίκτυο LSTM για να κωδικοποιήσετε διανύσματα λέξεων και να εξαγάγετε την εσωτερική αναπαράσταση της ακολουθίας.
Αποκωδικοποίηση CRF: Χρησιμοποιήστε το μοντέλο CRF για να προβλέψετε την ετικέτα κάθε λέξης με βάση την εξάρτηση μεταξύ της εξόδου LSTM και της ετικέτας.
Πρότυπη εκπαίδευση: Χρησιμοποιήστε τη συνάρτηση απώλειας αρνητικής πιθανότητας καταγραφής για εκπαίδευση μοντέλων και βελτιστοποιήστε τις παραμέτρους του μοντέλου. παράδειγμα： Λαμβάνοντας ως παράδειγμα την αναγνώριση οντοτήτων, η ακολουθία εισόδου είναι "Το Πανεπιστήμιο Tsinghua βρίσκεται στην πρωτεύουσα Πεκίνο". Το μοντέλο LSTM+CRF θα προβλέπει την ετικέτα κάθε λέξης. LOC" (αρχή οντότητας) και "I-LOC" (εσωτερική οντότητα), ενώ το "Beijing" θα επισημαίνεται ως "B-LOC". διαδικασία εκτέλεσης κώδικα：
Εισαγωγή βιβλιοθήκης: Εισαγάγετε τη βιβλιοθήκη MindSpore και τις σχετικές ενότητες.
Ορίστε το στρώμα CRF: Υλοποιήστε το τμήμα προπόνησης και αποκωδικοποίησης του επιπέδου CRF, συμπεριλαμβανομένου του υπολογισμού βαθμολογίας και του υπολογισμού του κανονικοποιητή.
Ορίστε το μοντέλο: Δημιουργήστε ένα μοντέλο LSTM+CRF, συνδυάζοντας τα επίπεδα LSTM και CRF.
προετοιμασία δεδομένων: Δημιουργήστε δεδομένα εκπαίδευσης και εκτελέστε προεπεξεργασία δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της μετατροπής κειμένου σε διανύσματα λέξεων, συμπλήρωσης και άλλων λειτουργιών.
Πρότυπη εκπαίδευση: Χρησιμοποιήστε το εργαλείο βελτιστοποίησης για εκπαίδευση μοντέλων και βελτιστοποιήστε τις παραμέτρους του μοντέλου.
Αξιολόγηση μοντέλου: Χρησιμοποιήστε δεδομένα δοκιμών για να αξιολογήσετε την απόδοση του μοντέλου, όπως ακρίβεια υπολογισμού, ανάκληση και άλλους δείκτες. Σενάρια εφαρμογής： Η μέθοδος επισήμανσης ακολουθιών LSTM+CRF μπορεί να εφαρμοστεί σε διάφορα προβλήματα επισήμανσης ακολουθιών, όπως:
Αναγνώριση ονομαστικής οντότητας: Προσδιορίστε οντότητες στο κείμενο, όπως ονόματα ατόμων, τοποθεσιών, οργανισμών κ.λπ.
επισήμανση μέρους του λόγου: Σημειώστε το μέρος του λόγου για κάθε λέξη του κειμένου, όπως ουσιαστικά, ρήματα, επίθετα κ.λπ.
εξαγωγή γεγονότος: Εξαγωγή πληροφοριών συμβάντος από κείμενο, όπως ώρα, τοποθεσία, άτομο, τύπος συμβάντος κ.λπ. ιατρικές εφαρμογές： Η μέθοδος σχολιασμού ακολουθίας LSTM+CRF χρησιμοποιείται επίσης ευρέως στον ιατρικό τομέα, όπως:
Εξαγωγή πληροφοριών ιατρικού κειμένου: Εξαγωγή βασικών πληροφοριών από ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία, ιατρική βιβλιογραφία και άλλα κείμενα, όπως συμπτώματα ασθενών, ονόματα φαρμάκων, μέθοδοι θεραπείας κ.λπ.
Ανάλυση γονιδιακής αλληλουχίας: Ανάλυση αλληλουχιών γονιδίων και αναγνώριση λειτουργικών περιοχών στα γονίδια, όπως κωδικοποιητικές περιοχές, μη κωδικοποιητικές περιοχές κ.λπ.
Πρόβλεψη δομής πρωτεΐνης: Προβλέψτε την τρισδιάστατη δομή των πρωτεϊνών για την παροχή αναφοράς για το σχεδιασμό του φαρμάκου. Συνοπτικά, η μέθοδος σχολιασμού ακολουθίας LSTM+CRF είναι ένα ισχυρό εργαλείο που μπορεί να εφαρμοστεί σε διάφορα προβλήματα σχολιασμού ακολουθιών και παίζει σημαντικό ρόλο στον ιατρικό τομέα.
Αναλυτικά η τεκμηρίωση και ο κωδικός είναι: [Tencent Documentation] Σχολιασμός ακολουθίας LSTM CRF https://docs.qq.com/pdf/DUm1JdWlxbE5mSHdQ;
