Kamp check-in 25 hari Shengsi-mindspore-ML- Hari22-Latihan aplikasi-Pemrosesan bahasa alami-Anotasi urutan LSTM+CRF
Hari ini saya mempelajari metode pelabelan urutan LSTM+CRF. Ini adalah model canggih yang menggabungkan jaringan saraf berulang (RNN) dan bidang acak bersyarat (CRF). Metode ini digunakan untuk menangani masalah pelabelan urutan, seperti pengenalan entitas bernama (NER). dan penandaan bagian pidato tunggu. Mendasar：
LSTM (Memori Jangka Panjang dan Pendek): Sebagai jenis RNN, LSTM dapat mempelajari dependensi jarak jauh secara berurutan dan menangkap informasi penting dalam data deret waktu.
CRF (Lapangan Acak Bersyarat): CRF adalah model grafik probabilistik yang mampu mempelajari ketergantungan antar label, misalnya, "besar" di "Universitas Tsinghua" harus dimiliki oleh entitas yang sama dengan "Tsing" dan "Hua". Langkah-langkah dasar：
Pemrosesan awal data: Mengubah urutan teks menjadi representasi vektor kata, dan melakukan operasi padding untuk membuat semua urutan memiliki panjang yang sama.
Pengkodean LSTM: Gunakan jaringan LSTM untuk mengkodekan vektor kata dan mengekstrak representasi internal dari urutan tersebut.
Penguraian kode CRF: Gunakan model CRF untuk memprediksi label setiap kata berdasarkan ketergantungan antara keluaran LSTM dan label.
Pelatihan model: Gunakan fungsi kerugian kemungkinan log negatif untuk pelatihan model dan optimalkan parameter model. contoh： Mengambil contoh pengenalan entitas bernama, urutan masukannya adalah "Universitas Tsinghua berlokasi di ibu kota Beijing". Model LSTM+CRF akan memprediksi label setiap kata. LOC" (entitas awal) dan "I-LOC" (entitas internal), sedangkan "Beijing" akan ditandai sebagai "B-LOC". proses eksekusi kode：
Impor perpustakaan: Impor perpustakaan MindSpore dan modul terkait.
Tentukan lapisan CRF: Menerapkan bagian pelatihan maju dan decoding lapisan CRF, termasuk penghitungan Skor dan penghitungan Normalizer.
Tentukan modelnya: Membangun model LSTM+CRF, menggabungkan lapisan LSTM dan CRF.
persiapan data: Menghasilkan data pelatihan dan melakukan prapemrosesan data, termasuk mengubah teks menjadi vektor kata, padding, dan operasi lainnya.
Pelatihan model: Gunakan pengoptimal untuk pelatihan model dan optimalkan parameter model.
Evaluasi model: Menggunakan data pengujian untuk mengevaluasi kinerja model, seperti menghitung akurasi, perolehan, dan indikator lainnya. Skenario aplikasi： Metode pelabelan sekuens LSTM+CRF dapat diterapkan pada berbagai masalah pelabelan sekuens, seperti:
Pengakuan entitas bernama: Mengidentifikasi entitas dalam teks, seperti nama orang, tempat, organisasi, dll.
penandaan bagian dari ucapan: Menandai bagian pidato untuk setiap kata dalam teks, seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dll.
ekstraksi acara: Mengekstrak informasi acara dari teks, seperti waktu, lokasi, orang, jenis acara, dll. aplikasi medis： Metode anotasi urutan LSTM+CRF juga banyak digunakan dalam bidang medis, seperti:
Ekstraksi informasi teks medis: Mengekstraksi informasi penting dari rekam medis elektronik, literatur medis, dan teks lainnya, seperti gejala pasien, nama obat, metode pengobatan, dll.
Analisis urutan gen: Menganalisis urutan gen dan mengidentifikasi wilayah fungsional dalam gen, seperti wilayah pengkode, wilayah non-pengkode, dll.
Prediksi struktur protein: Memprediksi struktur tiga dimensi protein untuk memberikan referensi dalam desain obat. Singkatnya, metode anotasi urutan LSTM+CRF adalah alat yang ampuh yang dapat diterapkan pada berbagai masalah anotasi urutan dan memainkan peran penting dalam bidang medis.
Dokumentasi dan kode terperinci adalah: [Dokumentasi Tencent] Anotasi urutan LSTM CRF https://docs.qq.com/pdf/DUm1JdWlxbE5mSHdQ?
