crf

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    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。

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    私の仕事ではリニアチェーンCRFを使用しようとしています。私が提供している使用例のコードの助けを借りて - https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.0/tensorflow/contrib/crf 私の質問は、 "crf_log_likelihood()"で "transition_params"の初期値を与える方法です。この例を具体的に説

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    私はカスタマイズされたデータセットでスタンフォードNER CRFモデルをトレーニングしていますが、モデルのトレーニングに使用されている反復回数は 333回です。この訓練プロセスは現在何時間も続きました。 Iter 335 evals 400 <D> [M 1.000E0] 2.880E3 38054.87s |5.680E1| {6.652E-6} 4.488E-4 - Iter 336 eva

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    HTML文書のテキスト部分にタグを付ける必要があります。私はCRF(sklearn-crfsuite)を使用する予定です。 私の問題は、データセットを文章に分割するのが難しいということです。すべてを単一のシーケンスとして扱う文章境界のないCRFモデルを訓練できますか? CRFSuiteまたはsklearn-crfsuiteのチュートリアルでは、このことについて話しません。 文のセグメンテーションな

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    私はこのFAQに従っています。私自身のクラシファイアをトレーニングするためにはhttps://nlp.stanford.edu/software/crf-faq.shtmlです。パフォーマンス評価結果が結果と一致しない(または少なくとも私が期待した通りではない)ことに気付きました。 CRFClassifier tagged 16119 words in 1 documents at 13824.1

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    私は多くのNERツール(OpenNLP、スタンフォードNER、LingPipe、Dbpedia Spotlightなど)に手を差し伸べました。 しかし、常に私を忌避してきたのは、無料のテキストがあらかじめ定義されたエンティティ名のリストと照合され、潜在的な一致が返される、地名辞典/辞書ベースのNERシステムです。 このようにして、私はPERSON、ORGANIZATIONなどのようなさまざまなリス

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    私は勾配上昇を介して顕著性マップを使用してイメージセグメンテーションを行っています。 プロセスのイメージを以下に示します。http://imgur.com/a/h8vBZ 私は自分のクラスを正確に予測できる訓練されたモデルを持っています。次に、このモデルを使用して、入力画像の勾配を勾配上昇率wrt損失で計算する。私にとっては、ここで生成される勾配は、モデルが予測に焦点を当てているものの表現です。

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    Naive BayesからCRF ++またはWapitiの機能として予測される文のカテゴリはどのように表現できますか? たとえば、文がBusinessと分類されている場合、crfのトレーニングファイルを作成するときに、ラベルBusinessを機能として指定できますか?テンプレートはどのようにモデリングする必要がありますか? 列車のファイルは、この Tumblr business ORG merg

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    私はSimpleTaggerチュートリアルhereを提供しようとしていました。私は、すなわち java -cp "class:lib/mallet-deps.jar" cc.mallet.fst.SimpleTagger --train true --model-file nouncrf sample と java -cp "class:lib/mallet-deps.jar" cc.mallet