データセットAとデータセットBの2つのデータセットがあります。CRF++(mirror)を使用してデータセットAの条件付きランダムフィールド(CRF)を訓練し、データセットBでCRFを訓練します。CRF ++ ?CRF ++の2つのデータセットでCRFをトレーニングするにはどうすればよいですか?
CRFを2つのデータセットで同時にトレーニングしたくありません。
データセットAとデータセットBの2つのデータセットがあります。CRF++(mirror)を使用してデータセットAの条件付きランダムフィールド(CRF)を訓練し、データセットBでCRFを訓練します。CRF ++ ?CRF ++の2つのデータセットでCRFをトレーニングするにはどうすればよいですか?
CRFを2つのデータセットで同時にトレーニングしたくありません。
2つの個別モデル(データセットAとデータセットBの両方)を訓練することは絶対に可能だと思います。
モデルが1つだけの場合は、両方のデータセットと列車1のモデルを組み合わせることができます。
私があなたの質問に答えることができなかった場合は、あなたが何をしようとしているのか分かりません。疑問を詳しく教えてください。
ありがとうございます。彼らがしたいことは:データセットAの条件付きランダムフィールド(CRF)を訓練し、次にデータセットBのCRFを訓練することです。両方のデータセットでCRFを訓練すると、別の結果が得られます。 –
あなたの質問は意味をなさない。 2種類のモデルが必要ですか? 2つの異なるモデルが必要ない場合は、なぜあなたのデータセットを組み合わせるのが不適切だと思いますか? – polm23
@ polm23の組み合わせが悪い1つのデータセットに特化したモデルが必要なので –
2つの異なるモデルを訓練してください。 'crf_learn templateA trainA modelA''と' crf_learn templateB trainB modelB'です。 – polm23