LSTM-CRF-PyTorch：在PyTorch中的应用
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简介：
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
```
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