crf

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pycrfsuite가있는 두 개의 데이터 세트에서 CRF를 어떻게 훈련시킬 수 있습니까?

데이터 세트 A와 데이터 세트 B 두 가지 데이터 세트가 있습니다. pycrfsuite을 사용하여 데이터 세트 A에서 조건부 임의 필드 (CRF)를 학습 한 다음 데이터 세트 B에서 CRF를 학습합니다. pycrfsuite로이를 수행 할 수 있습니까? 두 데이터 집합의 CRF에 동시에 참여하고 싶지 않습니다. https://github.com/scrapin

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CRF ++가있는 두 개의 데이터 세트에서 CRF를 어떻게 트레이닝 할 수 있습니까?

데이터 세트 A와 데이터 세트 B 두 가지 데이터 세트가 있습니다. CRF++ (mirror)을 사용하여 데이터 세트 A에서 조건부 임의 필드 (CRF)를 학습 한 다음 데이터 세트 B에서 CRF를 학습합니다. CRF ++로이를 수행 할 수 있습니까? ? CRF를 동시에 두 개의 데이터 세트에 대해 교육하고 싶지 않습니다.

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tensorflow 선형 체인에서 transition_params의 초기 값을 올바르게 전달하는 방법 CRF

내 작업에서 선형 체인 CRF를 사용하려고합니다. 내가 제공하는 예제 사용 코드의 도움을 받았다. - https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.0/tensorflow/contrib/crf 내 질문은 "crf_log_likelihood()"에서 "transition_params"의 초기 값을 제공하는 방법이다.

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어떻게 문장의 목록을 IOB 형식으로 변환하여 출력에서 문장 분리를 저장할 수 있습니까?

CRF 모델의 IOB 형식으로 변환해야하는 txt 파일이 있습니다. nltk tree2conlltags를 사용하면 토큰 화 된 글 머리 기호가있는 텍스트를 필요한 IOB 형식으로 변환 할 수 있습니다. 이 ("u'Is", 'JJ', u'O') ('Miami', 'NNP', u'B-PERSON') ('playing', 'NN', u'O') ('in',

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복수형에 대한 CRF 모델이 단수로 작동하지 않음

CRF 모델을 만들었습니다. 내 데이터 세트에는 24 개의 수업이 있으며이 시간에는 처음부터 교육 데이터에 단지 1200 개의 토큰/코퍼스가 있습니다. 나는 모델을 훈련시켰다. 내 훈련 데이터에서 주소, 사진, 주, 국가 등의 토큰을 복수 사용했습니다. 이제이 모델에 문장 형식으로 복수 토큰을 주면 테스트 할 때 잘 작동하지만 사진, 상태 등 단수로 내 문

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Stanford NER에서 반복 횟수 제한하기

맞춤식 데이터 세트에서 Stanford NER CRF 모델을 교육하고 있지만 모델을 학습하는 데 사용되는 반복 횟수는 이제 333 회 반복되었습니다. 이 교육 과정은 이제 몇 시간 동안 사라졌습니다. Iter 335 evals 400 <D> [M 1.000E0] 2.880E3 38054.87s |5.680E1| {6.652E-6} 4.488E-4 - It

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스탠포드 CRFClassifier 성능 평가 출력

내 자신의 분류자를 교육하기 위해이 FAQ https://nlp.stanford.edu/software/crf-faq.shtml을 따르고 있으며 성능 평가 결과가 결과와 일치하지 않는다는 것을 알게되었습니다. CRFClassifier tagged 16119 words in 1 documents at 13824.19 words per second. Entit

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Wapiti/CRF ++ 데이터 형식

어려운 작업의 결과를보고 안전하게 포맷하려면 데이터의 어떤 기능을 올바르게 포맷해야합니까? 나는 dataset과 template을 수동으로 NER에 태그 지정했습니다. CRF ++에 대한 교육과 관련하여 생성 된 모델을 테스트하면 0% 올바른 결과가 나타납니다. Wapiti를 사용하여 결과가 동일했습니다. 질문 템플릿 파일을 수정해야합니까? 또는 훈련 데이

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CRF ++ 템플릿 파일 및 문장 구문

CRF ++를 사용하여 제품 문자열을 다양한 특성 클래스로 구문 분석하여 this question과 유사한 제품 일치를 수행하려고합니다. 그러나 문제가 발생하는 곳에서는 제품 문자열의 단어 순서가 아직 훈련 파일에 표시되지 않은 경우 CRF가 태그를 정확하게 예측하지 못한다는 것입니다. 이 훈련을 사용하는 경우 panasonic NOUN B-BRAND d

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tensorflow에서 문장 수준의 로그 가능도를 구현하는 방법은 무엇입니까?

Collobert et al.에 설명 된 문장 수준의 로그 가능성을 구현하고 싶습니다. 14. 전이 점수를 계산하려면 CRF를 사용할 수 있지만 tensorflow에서이를 통합하는 방법을 알지 못합니다. tf.contrib.crf.CrfForwardRnnCell을 사용하여 전환 점수를 계산하는 방법에 대해 생각했지만이 클래스는 [배치 _ 크기, num_ta