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今日、私は LSTM+CRF シーケンス ラベリング手法を学びました。これは、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) と条件付きランダム フィールド (CRF) を組み合わせた強力なモデルです。固有表現認識 (NER) などのシーケンス ラベリング問題に対処するために使用されます。そして品詞タグ付けを待ちます。
基本的：

• LSTM (長期短期記憶): RNN の一種として、LSTM はシーケンス内の長距離依存関係を学習し、時系列データ内の重要な情報をキャプチャできます。
• CRF (条件付きランダムフィールド): CRF はラベル間の依存関係を学習できる確率グラフ モデルです。たとえば、「清華大学」の「大」は「青」や「華」と同じエンティティに属する必要があります。
  基本的な手順：

1. データの前処理: テキスト シーケンスをワード ベクトル表現に変換し、パディング操作を実行してすべてのシーケンスが同じ長さになるようにします。
2. LSTM エンコーディング: LSTM ネットワークを使用してワード ベクトルをエンコードし、シーケンスの内部表現を抽出します。
3. CRFデコード: CRF モデルを使用して、LSTM 出力とラベルの間の依存関係に基づいて各単語のラベルを予測します。
4. モデルのトレーニング: モデルのトレーニングに負の対数尤度損失関数を使用し、モデル パラメーターを最適化します。
   例：
   固有表現認識を例にとると、入力シーケンスは「清華大学は首都北京にあります」です。LSTM+CRF モデルは各単語のラベルを予測します。たとえば、「清華大学」は「B-」とラベル付けされます。 LOC" (エンティティ開始) および "I-LOC" (内部エンティティ) ですが、"Beijing" は "B-LOC" としてマークされます。
   コード実行プロセス：
5. ライブラリのインポート: MindSpore ライブラリと関連モジュールをインポートします。
6. CRF層の定義: スコア計算とノーマライザー計算を含む、CRF レイヤーのフォワード トレーニングとデコード部分を実装します。
7. モデルの定義: LSTM 層と CRF 層を組み合わせて、LSTM+CRF モデルを構築します。
8. データの準備: トレーニング データを生成し、テキストのワード ベクトルへの変換、パディング、その他の操作などのデータ前処理を実行します。
9. モデルのトレーニング: モデルのトレーニングにオプティマイザーを使用し、モデルのパラメーターを最適化します。
10. モデルの評価: テスト データを使用して、精度、再現率、その他の指標の計算など、モデルのパフォーマンスを評価します。
    アプリケーションシナリオ：
    LSTM+CRF シーケンス ラベリング手法は、次のようなさまざまなシーケンス ラベリング問題に適用できます。

• 固有表現の認識: 人、場所、組織などの名前など、テキスト内のエンティティを識別します。
• 品詞タグ付け: 名詞、動詞、形容詞など、テキスト内の各単語の品詞をマークします。
• イベント抽出: 時間、場所、人物、イベントの種類などのイベント情報をテキストから抽出します。
  医療用途：
  LSTM+CRF シーケンス アノテーション方法は、次のような医療分野でも広く使用されています。
• 医療テキスト情報の抽出: 電子医療記録、医学文献、その他の文書から患者の症状、薬剤名、治療法などの重要な情報を抽出します。
• 遺伝子配列解析: 遺伝子配列を分析し、コード領域、非コード領域などの遺伝子内の機能領域を特定します。
• タンパク質の構造予測: タンパク質の立体構造を予測し、創薬の参考にします。
  要約すると、LSTM+CRF 配列アノテーション法は、さまざまな配列アノテーション問題に適用できる強力なツールであり、医療分野で重要な役割を果たします。

詳細なドキュメントとコードは次のとおりです。
[Tencent ドキュメント] LSTM CRF シーケンス アノテーション
https://docs.qq.com/pdf/DUm1JdWlxbE5mSHdQ?