家政 东莞网站建设,漳州建设企业网站,做网站必须要推广吗,wap网站html模板学习内容
基本大多数的问题都可以转为词性标注问题#xff01; 这里只做记录#xff0c;都是别人的回答#xff01;
常用的概念
什么是token tokenization就是通常所说的分词#xff0c;分出的每一个词语我们把它称为token。 链接
词性标注参考一
自然语言处理之序列标…学习内容
基本大多数的问题都可以转为词性标注问题 这里只做记录都是别人的回答
常用的概念
什么是token tokenization就是通常所说的分词分出的每一个词语我们把它称为token。 链接
词性标注参考一
自然语言处理之序列标注问题
传统解决序列标注问题的方法包括HMM/MaxEnt/CRF等很明显RNN很快会取代CRF的主流地位成为解决序列标注问题的标准解决方案那么如果使用RNN来解决各种NLP基础及应用问题我们又该如何处理呢下面我们就归纳一下使用RNN解决序列标注问题的一般优化思路。
对于分词、词性标注POS、命名实体识别NER这种前后依赖不会太远的问题可以用RNN或者BiRNN处理就可以了。而对于具有长依赖的问题可以使用LSTM、RLSTM、GRU等来处理。关于GRU和LSTM两者的性能差不多不过对于样本数量较少时有限考虑使用GRU模型结构较LSTM更简单。此外神经网络在训练的过程中容易过拟合可以在训练过程中加入Dropout或者L1/L2正则来避免过拟合。
词性标注参考二
序列标注模型综述
CRF随机场
CRF 也是类似逻辑回归的分类 事实上条件随机场是逻辑回归的序列化版本。逻辑回归是用于分类的对数线性模型条件随机场是用于序列化标注的对数线性模型。
