Shengsi 25 giorni check-in camp-mindspore-ML- Day22-Pratica applicativa-Elaborazione del linguaggio naturale-Annotazione sequenza LSTM+CRF
Oggi ho imparato il metodo di etichettatura delle sequenze LSTM+CRF. È un modello potente che combina reti neurali ricorrenti (RNN) e campi casuali condizionali (CRF). Viene utilizzato per gestire problemi di etichettatura delle sequenze, come il riconoscimento delle entità denominate (NER). e l'etichettatura di parte del discorso aspetta. Fondamentale：
LSTM (Memoria a lungo e breve termine): Come tipo di RNN, LSTM può apprendere le dipendenze a lunga distanza in sequenze e acquisire informazioni chiave nei dati delle serie temporali.
CRF (campo casuale condizionale): CRF è un modello grafico probabilistico in grado di apprendere le dipendenze tra le etichette, ad esempio, il "grande" in "Università Tsinghua" dovrebbe appartenere alla stessa entità di "Tsing" e "Hua". I passaggi fondamentali：
Preelaborazione dei dati: converte sequenze di testo in rappresentazioni di vettori di parole ed esegue operazioni di riempimento per fare in modo che tutte le sequenze abbiano la stessa lunghezza.
Codifica LSTM: Utilizza la rete LSTM per codificare i vettori di parole ed estrarre la rappresentazione interna della sequenza.
Decodifica CRF: utilizza il modello CRF per prevedere l'etichetta di ciascuna parola in base alla dipendenza tra l'output LSTM e l'etichetta.
Formazione modello: utilizzare la funzione di perdita di verosimiglianza negativa per l'addestramento del modello e ottimizzare i parametri del modello. esempio： Prendendo come esempio il riconoscimento dell'entità denominata, la sequenza di input è "L'Università Tsinghua si trova nella capitale Pechino". Il modello LSTM+CRF prevederà l'etichetta di ogni parola. Ad esempio, "Università Tsinghua" sarà etichettata come "B-. LOC" (inizio dell'entità) e "I-LOC" (entità interna), mentre "Pechino" sarà contrassegnato come "B-LOC". processo di esecuzione del codice：
Importa libreria: importa la libreria MindSpore e i relativi moduli.
Definire il livello CRF: implementa la parte di addestramento e decodifica del livello CRF, inclusi il calcolo del punteggio e il calcolo del normalizzatore.
Definire modello: crea un modello LSTM+CRF, combinando i livelli LSTM e CRF.
preparazione dei dati: genera dati di addestramento ed esegue la preelaborazione dei dati, inclusa la conversione del testo in vettori di parole, riempimento e altre operazioni.
Formazione modello: utilizza l'ottimizzatore per l'addestramento del modello e ottimizza i parametri del modello.
Valutazione del modello: utilizzare i dati dei test per valutare le prestazioni del modello, ad esempio calcolando l'accuratezza, il richiamo e altri indicatori. Scenari applicativi： Il metodo di etichettatura delle sequenze LSTM+CRF può essere applicato a vari problemi di etichettatura delle sequenze, come:
Riconoscimento dell'entità denominata: identifica entità nel testo, come nomi di persone, luoghi, organizzazioni, ecc.
etichettatura di parti del discorso: contrassegna la parte del discorso per ogni parola del testo, come sostantivi, verbi, aggettivi, ecc.
estrazione eventi: estrae informazioni sull'evento dal testo, come ora, luogo, persona, tipo di evento, ecc. applicazioni mediche： Il metodo di annotazione delle sequenze LSTM+CRF è ampiamente utilizzato anche in campo medico, come ad esempio:
Estrazione di informazioni da testi medici: estrarre informazioni chiave da cartelle cliniche elettroniche, letteratura medica e altri testi, come sintomi dei pazienti, nomi di farmaci, metodi di trattamento, ecc.
Analisi della sequenza genica: Analizzare le sequenze geniche e identificare le regioni funzionali nei geni, come regioni codificanti, regioni non codificanti, ecc.
Previsione della struttura delle proteine: Prevedere la struttura tridimensionale delle proteine per fornire un riferimento per la progettazione di farmaci. In sintesi, il metodo di annotazione di sequenze LSTM+CRF è un potente strumento che può essere applicato a vari problemi di annotazione di sequenze e svolge un ruolo importante in campo medico.
La documentazione e il codice dettagliati sono: [Documentazione Tencent] Annotazione della sequenza LSTM CRF Italiano: https://docs.qq.com/pdf/DUm1JdWlxbE5mSHdQ?
