Campamento de registro de 25 días de Shengsi-mindspore-ML- Día 22-Práctica de aplicación-Procesamiento del lenguaje natural-Anotación de secuencia LSTM CRF
Campamento de registro de 25 días de Shengsi-mindspore-ML- Día 22-Práctica de aplicación-Procesamiento del lenguaje natural-Anotación de secuencia LSTM+CRF
Hoy aprendí el método de etiquetado de secuencia LSTM + CRF. Es un modelo poderoso que combina redes neuronales recurrentes (RNN) y campos aleatorios condicionales (CRF). Se utiliza para abordar problemas de etiquetado de secuencia, como el reconocimiento de entidades nombradas (NER). y etiquetado de parte del discurso espera. Fundamental：
LSTM (Memoria a corto y largo plazo): Como tipo de RNN, LSTM puede aprender dependencias de larga distancia en secuencias y capturar información clave en datos de series de tiempo.
CRF (Campo aleatorio condicional): CRF es un modelo de gráfico probabilístico capaz de aprender dependencias entre etiquetas; por ejemplo, lo "grande" en la "Universidad de Tsinghua" debería pertenecer a la misma entidad que "Tsing" y "Hua". Los pasos básicos：
Preprocesamiento de datos: Convierta secuencias de texto en representaciones de vectores de palabras y realice operaciones de relleno para que todas las secuencias tengan la misma longitud.
Codificación LSTM: Utilice la red LSTM para codificar vectores de palabras y extraer la representación interna de la secuencia.
decodificación CRF: Utilice el modelo CRF para predecir la etiqueta de cada palabra en función de la dependencia entre la salida de LSTM y la etiqueta.
Entrenamiento modelo: Utilice la función de pérdida de probabilidad logarítmica negativa para el entrenamiento del modelo y optimice los parámetros del modelo. ejemplo： Tomando como ejemplo el reconocimiento de entidades nombradas, la secuencia de entrada es "La Universidad de Tsinghua está ubicada en la capital, Beijing". El modelo LSTM + CRF predecirá la etiqueta de cada palabra. Por ejemplo, "Universidad de Tsinghua" se etiquetará como "B-". LOC" (inicio de entidad) e "I-LOC" (entidad interna), mientras que "Beijing" se marcará como "B-LOC". proceso de ejecución de código：
Importar biblioteca: Importe la biblioteca MindSpore y los módulos relacionados.
Definir capa CRF: Implemente la parte de decodificación y entrenamiento directo de la capa CRF, incluido el cálculo de puntuación y el cálculo del normalizador.
Definir modelo: cree un modelo LSTM+CRF, combinando las capas LSTM y CRF.
preparación de datos: Genere datos de entrenamiento y realice preprocesamiento de datos, incluida la conversión de texto en vectores de palabras, relleno y otras operaciones.
Entrenamiento modelo: utilice el optimizador para el entrenamiento de modelos y optimice los parámetros del modelo.
Evaluación del modelo: Utilice datos de prueba para evaluar el rendimiento del modelo, como la precisión del cálculo, la recuperación y otros indicadores. Escenarios de aplicación： El método de etiquetado de secuencias LSTM+CRF se puede aplicar a diversos problemas de etiquetado de secuencias, como:
Reconocimiento de entidad nombrada: Identifica entidades en texto, como nombres de personas, lugares, organizaciones, etc.
etiquetado de parte del discurso: Marque la parte gramatical de cada palabra del texto, como sustantivos, verbos, adjetivos, etc.
extracción de eventos: extraiga información del evento del texto, como hora, ubicación, persona, tipo de evento, etc. Aplicaciones médicas： El método de anotación de secuencia LSTM+CRF también se usa ampliamente en el campo médico, como por ejemplo:
Extracción de información de textos médicos.: Extraiga información clave de registros médicos electrónicos, literatura médica y otros textos, como síntomas de pacientes, nombres de medicamentos, métodos de tratamiento, etc.
Análisis de secuencia genética.: Analizar secuencias de genes e identificar regiones funcionales en genes, como regiones codificantes, regiones no codificantes, etc.
Predicción de la estructura de las proteínas.: Predecir la estructura tridimensional de las proteínas para proporcionar referencia para el diseño de fármacos. En resumen, el método de anotación de secuencia LSTM+CRF es una herramienta poderosa que se puede aplicar a diversos problemas de anotación de secuencia y desempeña un papel importante en el campo médico.
La documentación y el código detallados son: [Documentación de Tencent] Anotación de secuencia LSTM CRF https://docs.qq.com/pdf/DUm1JdWlxbE5mSHdQ?
