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torchcrf：基于PyTorch的CRF

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简介：
torchcrf是一款专为自然语言处理任务设计的Python库，它基于流行的深度学习框架PyTorch，并集成了条件随机场（CRF）模型，以提升序列标注问题的效果。 pytorch-crf 描述该软件包在 PyTorch 中提供了条件随机场（CRF）的实现。此实现主要借鉴了 AllenNLP CRF 模块，并进行了一些修改。要求 Python 3.6 和 PyTorch 0.4.0。 安装： 您可以使用 pip 安装： ``` pip install git+https://github.com/yumoh/torchcrf.git ``` 例子：在下面的示例中，我们将假定这些行已被执行。 ```python >>> ```

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  • torchcrf：基于PyTorch的CRF
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    torchcrf是一款专为自然语言处理任务设计的Python库，它基于流行的深度学习框架PyTorch，并集成了条件随机场（CRF）模型，以提升序列标注问题的效果。 pytorch-crf 描述该软件包在 PyTorch 中提供了条件随机场（CRF）的实现。此实现主要借鉴了 AllenNLP CRF 模块，并进行了一些修改。要求 Python 3.6 和 PyTorch 0.4.0。 安装： 您可以使用 pip 安装： ``` pip install git+https://github.com/yumoh/torchcrf.git ``` 例子：在下面的示例中，我们将假定这些行已被执行。 ```python >>> ```
     
  • CRF4Torch：基于Pytorch的CRF实现
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    CRF4Torch是一款基于Pytorch开发的条件随机场（CRF）库，旨在为深度学习模型提供高效的序列标注能力，适用于命名实体识别、词性标注等自然语言处理任务。 **CRF4Torch：PyTorch中的条件随机场(CRF)实现** 条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是一种统计建模方法，在序列标注任务中被广泛应用，如自然语言处理领域的词性标注与命名实体识别等。将CRF与深度学习框架PyTorch结合形成的工具包——CRF4Torch，为研究者和开发人员提供了一种强大而灵活的方法来在神经网络模型中集成CRF层。 传统神经网络模型中的每个输出节点通常是独立预测的，这可能导致序列数据上下文关系无法被有效捕捉。然而，通过考虑所有输出节点之间的联合概率，CRF解决了这一问题，并提高了预测准确性。 **一、CRF的基本概念** 1. **状态变量**：在序列标注任务中，每一个时间步上的标签被视为一个状态变量。 2. **观察变量**：输入的序列数据（例如单词或字符）。 3. **转移势能函数**：定义相邻状态之间的转换概率。 4. **发射势能函数**：描述特定状态下观测值的概率分布。 **二、CRF4Torch的主要特性** 1. **易于使用性**：CRF4Torch提供了直观且易用的API，使得将CRF层添加到PyTorch模型中变得简单直接。 2. **前向算法与后向算法**：用于计算序列数据的整体概率和边际概率。 3. **Viterbi解码**：用于确定最有可能的状态序列。 4. **训练及推理支持**：在训练过程以及预测阶段都可使用CRF功能。 **三、CRF在PyTorch中的实现** 1. **自定义层设计**：通过创建一个继承于`nn.Module`的类来实现在PyTorch中加入CRF层。 2. **损失函数计算**：通常，CRF损失是利用负对数似然来进行评估，并作为训练过程的一部分使用。 3. **反向传播机制支持**：得益于PyTorch自动求导的功能，在包含CRF层的模型体系结构中执行反向传播变得可行。 **四、应用CRF4Torch的具体步骤** 1. **安装库文件**：通过pip命令安装CRF4Torch。 2. **导入模块**：在代码里引入`crf`模块。 3. **构建并配置模型**：将CRF层整合进你的模型结构中。 4. **训练阶段操作**：使用CRF的负对数似然损失函数来指导训练过程。 5. **推理步骤**：利用Viterbi算法在预测过程中找到最优序列。 **五、应用场景** 1. **自然语言处理领域中的任务，例如词性标注和命名实体识别。** 2. **计算机视觉领域的图像分割以及物体检测问题。** 3. **生物信息学研究中如蛋白质结构的推断与基因功能注释等。 CRF4Torch作为PyTorch框架的重要补充，允许开发者利用条件随机场的优势来处理序列数据，在需要考虑全局依赖关系的问题上尤为有效。通过深入了解CRF原理并熟练掌握CRF4Torch库的应用，我们可以构建出更精确的序列标注模型，并进一步提升相关机器学习任务的表现力。
     
  • LSTM-CRF-PyTorch：在PyTorch中的应用
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    LSTM-CRF-PyTorch项目展示了如何使用PyTorch框架实现LSTM与CRF模型结合的应用，特别适用于序列标注任务。 PyTorch中的LSTM-CRF用于序列标记的双向LSTM-CRF的最小PyTorch（1.7.1）实现。 支持的功能： - CUDA的小批量训练 - 嵌入层中查找、CNN、RNN或自我关注的支持 - 分层递归编码（HRE） - 条件随机场（CRF）的PyTorch实现 - CRF损失的矢量化计算 - 矢量化的维特比解码 使用方法： 培训数据格式如下所示： ``` tokentag tokentag tokentag ... tokentag tokentag tokentag ... ... ``` 准备数据： ```shell python3 prepare.py training_data ``` 训练模型： ```shell python3 train.py model char_to_idx word_to_idx tag_to_idx training_data.csv ```
     
  • Bi-LSTM-CRF: PyTorch中的BI-LSTM-CRF模型实现
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    简介：本文介绍了使用PyTorch框架实现的Bi-LSTM-CRF模型，该模型结合了双向长短期记忆网络与条件随机场，在序列标注任务中表现出色。 BI-LSTM-CRF模型的PyTorch实现具有以下改进：全面支持小批量计算，并完全矢量化；删除了“得分句”算法中的所有循环以提高训练效率；兼容CUDA，提供一个简洁的API，在CRF中自动添加START/STOP标签；包含内部线性层用于从特征空间转换为标签空间。该模型专门针对NLP序列标记任务设计，使用户能够轻松地使用自己的数据集进行模型训练。 安装依赖关系时，请确保使用Python 3环境执行以下命令： ``` pip install bi-lstm-crf ``` 要准备语料库并开始训练过程，可以参考如下步骤： - 准备好您的训练语料库。 - 使用指定的命令行参数启动训练过程。例如，如果您想要将模型保存到目录“model_xxx”中，则执行： ``` python -m bi_lstm_crf corpus_dir --model_dir model_xxx ``` 在进行模型评估或可视化时，您可以使用如pandas和matplotlib.pyplot等库来处理数据及绘制训练曲线。
     
  • BERT-NER-Pytorch：基于BERT的中文NER（Softmax, CRF, Span方法）
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    BERT-NER-Pytorch是一款利用Pytorch框架实现的基于BERT模型的中文命名实体识别工具，采用Softmax、CRF及Span三种方法进行实体抽取。 使用BERT的中文命名实体识别（NER）模型。数据集包括cner。 可用模型列表： - BERT + Softmax - BERT + CRF 需求版本：1.1.0，PyTorch < 1.5.0, cuda = 9.0, python3.6 输入格式采用BIOS标记方案，每个字符的标签为一行。句子用空行分隔。 例如： 美 B-LOC 国 I-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 I-PER 运行代码在run_ner_xxx.py或run_ner_xxx.sh中修改配置信息。 模型文件结构如下： ``` ├── prev_trained_model | └── bert_base | | ├── pytorch_model.bin | | ├── config.json | | ├── vocab.txt | | └── ... ``` CLUENER结果：BERT在dev上的整体性能： - 准确性（实体） - 召回率
     
  • 基于PyTorch的BERT-BiLSTM-CRF中文命名实体识别
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    本研究利用PyTorch框架开发了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的系统，专门针对中文文本进行高效的命名实体识别，提升了实体边界检测与分类精度。 依赖：python==3.6（可选）、pytorch==1.6.0（可选）、pytorch-crf==0.7.2、transformers==4.5.0、numpy==1.22.4、packaging==21.3 温馨提示：新增了转换为onnx并进行推理的功能，具体内容在convert_onnx下，使用命令python convert_onnx.py执行。仅支持对单条数据的推理。在CPU环境下，原本的推理时间为0.714256477355957秒，转换后为0.4593505859375秒。需要安装onnxruntime和onnx库。 注意：原本的pytorch-crf不能转换为onnx，在这里使用了替代方案。目前只测试了bert_crf模型，其他模型可根据需求自行调整。 问题汇总： ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. 解决方法：pip install numpy==1.22.4 packaging.ver
     
  • 基于PyTorch和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别
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    本研究利用PyTorch框架开发了一种基于BiLSTM-CRF模型的系统，专门针对中文文本进行高效的命名实体识别，提升了对复杂句子结构的理解能力。 基于PyTorch+BiLSTM_CRF的中文命名实体识别 文件结构说明： - checkpoints：模型保存的位置 - data：数据位置 - |-- cnews：数据集名称 - | |-- raw_data：原始数据存储位置 - | `-- final_data：标签、词汇表等信息存储位置 - logs：日志存储位置 - utils：辅助函数存放位置，包括解码、评价指标设置、随机种子设定和日志配置等功能 文件列表： - config.py：配置文件 - dataset.py：数据转换为PyTorch的DataSet格式 - main.py：主运行程序 - main.sh：运行命令脚本 - models.py：模型定义 - process.py：预处理，包括数据处理并转换成DataSet格式 运行命令示例： ``` python main.py --data_dir=data/cnews/final_data --log_dir=logs --output_dir=checkpoints --num_tags=33 --seed=123 --gpu_ids=0 --max_seq_len=128 ```
     
  • LSTM+CRF、BiLSTM+CRF和LSTM CRF PyTorch命名实体识别代码
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    本项目提供基于LSTM-CRF、BiLSTM-CRF模型的命名实体识别（NER）PyTorch实现，适合自然语言处理任务中的实体抽取。 需要提供可以直接运行的使用pytorch实现的LSTM+CRF、BiLSTM+CRF以及LSTM CRF进行命名实体识别的代码和数据。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别Pytorch源码.zip
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    本资源提供了一个使用Python和PyTorch实现的基于BERT、BiLSTM及CRF模型进行命名实体识别(NER)的完整代码库，适用于自然语言处理任务。 Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zip （由于文件名重复了多次，为了方便理解可以简化为：该项目提供了一个使用Pytorch框架，结合BERT、BiLSTM以及CRF模型进行命名实体识别任务的完整代码库。）
     
  • 基于PyTorch的WordSeg: BiLSTM-BERT-Roberta（+CRF）模型在中文分词中的应用
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    本研究提出了一种结合BiLSTM、BERT和Roberta预训练模型，并可选配CRF层的创新架构，用于提升基于PyTorch框架的WordSeg系统在处理中文文本时的分词精度。 本项目旨在实现中文分词任务的基线模型代码。所涉及的模型包括BiLSTM-CRF、基于BERT的不同配置（如softmax、CRF或BiLSTM+CRF）以及罗伯塔（Roberta）的各种变体。 数据集方面，该项目使用了第二届中文分词比赛中北京大学提供的数据集。 项目中实现的具体模型如下： - BiLSTM-CRF - BERT-Softmax - BERT-CRF - BERT-LSTM-CRF 根据使用的预训练模型的不同，BERT-base-X可以转换为Roberta-X。该项目已经在Python 3.6及以上版本和PyTorch 1.5.1上进行了测试。 项目的主要依赖库包括： - tqdm - scikit学习（scikit-learn） - 火炬 (torch) >= 1.5.1 - 变压器 (transformers) ==2.2.2 为解决环境问题，可以运行相应的安装命令。