Shengsi check-in de 25 dias acampamento-mindspore-ML- Dia 22-Prática de aplicação-Processamento de linguagem natural-anotação de sequência LSTM + CRF
Hoje aprendi o método de rotulagem de sequência LSTM + CRF. É um modelo poderoso que combina rede neural recorrente (RNN) e campo aleatório condicional (CRF). É usado para lidar com problemas de rotulagem de sequência, como reconhecimento de entidade nomeada (NER). e marcação de classe gramatical, espere. Fundamental：
LSTM (Memória de Longo Curto Prazo): Como um tipo de RNN, o LSTM pode aprender dependências de longa distância em sequências e capturar informações importantes em dados de séries temporais.
CRF (Campo Aleatório Condicional): CRF é um modelo gráfico probabilístico capaz de aprender dependências entre rótulos, por exemplo, o "grande" em "Universidade Tsinghua" deve pertencer à mesma entidade que "Tsing" e "Hua". Os passos básicos：
Pré-processamento de dados: Converta sequências de texto em representações de vetores de palavras e execute operações de preenchimento para fazer com que todas as sequências tenham o mesmo comprimento.
Codificação LSTM: Use a rede LSTM para codificar vetores de palavras e extrair a representação interna da sequência.
Decodificação CRF: Use o modelo CRF para prever o rótulo de cada palavra com base na dependência entre a saída LSTM e o rótulo.
Treinamento de modelo: Use a função de perda de log-verossimilhança negativa para treinamento de modelo e otimize os parâmetros do modelo. exemplo： Tomando como exemplo o reconhecimento de entidade nomeada, a sequência de entrada é "A Universidade de Tsinghua está localizada na capital Pequim". O modelo LSTM + CRF preverá o rótulo de cada palavra. Por exemplo, "Universidade de Tsinghua" será rotulado como "B-". LOC" (entidade inicial) e "I-LOC" (entidade interna), enquanto "Pequim" será marcado como "B-LOC". processo de execução de código：
Importar biblioteca: Importe a biblioteca MindSpore e módulos relacionados.
Definir camada CRF: Implemente o treinamento direto e a parte de decodificação da camada CRF, incluindo cálculo de pontuação e cálculo do normalizador.
Definir modelo: Construa um modelo LSTM+CRF, combinando as camadas LSTM e CRF.
preparação de dados: Gere dados de treinamento e execute pré-processamento de dados, incluindo conversão de texto em vetores de palavras, preenchimento e outras operações.
Treinamento de modelo: use o otimizador para treinamento de modelo e otimize os parâmetros do modelo.
Avaliação do modelo: Use dados de teste para avaliar o desempenho do modelo, como precisão de cálculo, recall e outros indicadores. Cenários de aplicação： O método de rotulagem de sequências LSTM+CRF pode ser aplicado a vários problemas de rotulagem de sequências, tais como:
Reconhecimento de entidade nomeada: Identifique entidades no texto, como nomes de pessoas, lugares, organizações, etc.
marcação de classe gramatical: marque a classe gramatical de cada palavra no texto, como substantivos, verbos, adjetivos, etc.
extração de eventos: extraia informações do evento do texto, como hora, local, pessoa, tipo de evento, etc. aplicações médicas： O método de anotação de sequência LSTM+CRF também é amplamente utilizado na área médica, como:
Extração de informações de texto médico: Extraia informações importantes de registros médicos eletrônicos, literatura médica e outros textos, como sintomas de pacientes, nomes de medicamentos, métodos de tratamento, etc.
Análise de sequência genética: Analisar sequências genéticas e identificar regiões funcionais em genes, como regiões codificantes, regiões não codificantes, etc.
Previsão da estrutura proteica: Prever a estrutura tridimensional das proteínas para fornecer referência para o design de medicamentos. Em resumo, o método de anotação de sequência LSTM+CRF é uma ferramenta poderosa que pode ser aplicada a vários problemas de anotação de sequência e desempenha um papel importante na área médica.
A documentação detalhada e o código são: [Documentação Tencent] Anotação de sequência LSTM CRF https://docs.qq.com/pdf/DUm1JdWlxbE5mSHdQ?
