성시 25일 체크인 캠프-mindspore-ML-Day22-응용 실습-자연어 처리-LSTM+CRF 시퀀스 주석
오늘은 순환 신경망(RNN)과 조건부 무작위 필드(CRF)를 결합한 강력한 모델인 LSTM+CRF 시퀀스 라벨링 방법을 배웠습니다. 이는 명명된 개체 인식(NER)과 같은 시퀀스 라벨링 문제를 처리하는 데 사용됩니다. 그리고 품사 태깅을 기다립니다. 근본적인：
LSTM(장단기 기억): RNN의 일종인 LSTM은 시퀀스의 장거리 종속성을 학습하고 시계열 데이터의 주요 정보를 캡처할 수 있습니다.
CRF(조건부 난수 필드): CRF는 레이블 간의 종속성을 학습할 수 있는 확률적 그래프 모델입니다. 예를 들어 "Tsinghua University"의 "big"은 "Tsing" 및 "Hua"와 동일한 엔터티에 속해야 합니다. 기본 단계：
데이터 전처리: 텍스트 시퀀스를 단어 벡터 표현으로 변환하고 패딩 작업을 수행하여 모든 시퀀스의 길이를 동일하게 만듭니다.
LSTM 인코딩: LSTM 네트워크를 사용하여 단어 벡터를 인코딩하고 시퀀스의 내부 표현을 추출합니다.
CRF 디코딩: CRF 모델을 사용하여 LSTM 출력과 레이블 간의 종속성을 기반으로 각 단어의 레이블을 예측합니다.
모델 훈련: 모델 학습에 음의 로그 우도 손실 함수를 사용하고 모델 매개변수를 최적화합니다. 예： 명명된 엔터티 인식을 예로 들면, 입력 시퀀스는 "Tsinghua University is located in the capital Beijing"입니다. LSTM+CRF 모델은 각 단어의 레이블을 예측합니다. 예를 들어 "Tsinghua University"는 "B-"로 표시됩니다. LOC"(엔티티 시작) 및 "I-LOC"(내부 엔터티), "Beijing"은 "B-LOC"로 표시됩니다. 코드 실행 과정：
라이브러리 가져오기: MindSpore 라이브러리 및 관련 모듈을 가져옵니다.
CRF 레이어 정의: 점수 계산 및 노멀라이저 계산을 포함하여 CRF 계층의 순방향 훈련 및 디코딩 부분을 구현합니다.
모델 정의: LSTM과 CRF 레이어를 결합하여 LSTM+CRF 모델을 구축합니다.
데이터 준비: 교육 데이터를 생성하고 텍스트를 단어 벡터로 변환, 패딩 및 기타 작업을 포함한 데이터 전처리를 수행합니다.
모델 훈련: 모델 학습을 위해 옵티마이저를 사용하고 모델 매개변수를 최적화합니다.
모델 평가: 테스트 데이터를 사용하여 정확도, 재현율 및 기타 지표 계산과 같은 모델 성능을 평가합니다. 애플리케이션 시나리오： LSTM+CRF 서열 라벨링 방법은 다음과 같은 다양한 서열 라벨링 문제에 적용될 수 있습니다.
명명된 엔터티 인식: 사람 이름, 장소, 조직 등 텍스트의 개체를 식별합니다.
품사 태깅: 명사, 동사, 형용사 등 본문 내 각 단어에 대한 품사를 표시합니다.
이벤트 추출: 텍스트에서 시간, 장소, 인물, 이벤트 유형 등 이벤트 정보를 추출합니다. 의료 응용： LSTM+CRF 시퀀스 주석 방법은 다음과 같은 의료 분야에서도 널리 사용됩니다.
의료 텍스트 정보 추출: 전자의무기록, 의학문헌, 기타 텍스트에서 환자 증상, 약명, 치료방법 등 주요 정보를 추출합니다.
유전자 서열 분석: 유전자 서열을 분석하여 유전자 내 코딩 영역, 비코딩 영역 등 기능적 영역을 식별합니다.
단백질 구조 예측: 단백질의 3차원 구조를 예측하여 약물설계에 참고자료로 제공됩니다. 요약하면, LSTM+CRF 시퀀스 주석 방법은 다양한 시퀀스 주석 문제에 적용할 수 있는 강력한 도구이며 의료 분야에서 중요한 역할을 합니다.
자세한 문서 및 코드는 다음과 같습니다. [Tencent Documentation] LSTM CRF 시퀀스 주석 한국어: https://docs.qq.com/pdf/DUm1JdWlxbE5mSHdQ?
