怎么理解BiLSTM和CRF算法

本篇内容介绍了“怎么理解BiLSTM和CRF算法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！1.前言给定一个句子 “什么是地摊经济”，其正确的分词方式是 “什么 / 是 / 地摊 / 经济”，每个字对应的分词标签是 “be / s / be / be”。从下面的图片可以看出 LSTM 在做序列标注时的问题。BiLSTM 分词BiLSTM 可以预测出每一个字属于不同标签的概率，然后使用 Softmax 得到概率最大的标签，作为该位置的预测值。这样在预测的时候会忽略了标签之间的关联性，如上图中 BiLSTM 把第一个词预测成 s，把第二个词预测成 e。但是实际上在分词时 s 后面是不会出现 e 的，因此 BiLSTM 没有考虑标签间联系。因此 BiLSTM+CRF 在 BiLSTM 的输出层加上一个 CRF，使得模型可以考虑类标之间的相关性，标签之间的相关性就是 CRF 中的转移矩阵，表示从一个状态转移到另一个状态的概率。假设 CRF 的转移矩阵如下图所示。CRF 状态转移矩阵则对于前两个字 “什么”，其标签为 “se” 的概率 =0.800.7=0，而标签为 “be” 的概率=0.60.50.7=0.21。因此，BiLSTM+CRF 考虑的是整个类标路径的概率而不仅仅是单个类标的概率，在 BiLSTM 输出层加上 CRF 后，如下所示。BiLSTM+CRF 分词最终算得所有路径中，besbebe 的概率最大，因此预测结果为 besbebe。2.BiLSTM+CRF 模型CRF 包括两种特征函数，不熟悉的童鞋可以看下之前的文章。第一种特征函数是状态特征函数，也称为发射概率，表示字 x 对应标签 y 的概率。CRF 状态特征函数在 BiLSTM+CRF 中，这一个特征函数 (发射概率) 直接使用 LSTM 的输出计算得到，如第一小节中的图所示，LSTM 可以计算出每一时刻位置对应不同标签的概率。CRF 的第二个特征函数是状态转移特征函数，表示从一个状态 y1 转移到另一个状态 y2 的概率。CRF 状态转移特征函数CRF 的状态转移特征函数可以用一个状态转移矩阵表示，在训练时需要调整状态转移矩阵的元素值。因此 BiLSTM+CRF 需要在 BiLSTM 的模型内增加一个状态转移矩阵。在代码中如下。给定句子 x，其标签序列为 y 的概率用下面的公式计算。p(y|x)公式中的 score 用下面的式子计算，其中 Emit 对应发射概率 (即 LSTM 输出的概率)，而 Trans 对应了转移概率 (即 CRF 转移矩阵对应的数值)score 的计算公式BiLSTM+CRF 采用最大似然法训练，对应的损失函数如下：损失函数其中 score(x,y) 比较容易计算，而 Z(x) 是所有标签序列 (y) 打分的指数之和，如果序列的长度是 l，标签个数是 k，则序列的数量为 (k^l)。无法直接计算，因此要用前向算法进行计算。用目前主流的深度学习框架，对 loss 进行求导和梯度下降，即可优化 BiLSTM+CRF。训练好模型之后可以采用 viterbi 算法 (动态规划) 找出最优的路径。3.损失函数计算计算 BiLSTM+CRF 损失函数的难点在于计算 log Z(x)，用 F 表示 log Z(x)，如下公式所示。我们将 score 拆分，变成发射概率 p 和转移概率 T 的和。为了简化问题，我们假设序列的长度为3，则可以分别计算写出长度为 1、2、3 时候的 log Z 值，如下所示。上式中 p 表示发射概率，T 表示转移概率，Start 表示开始，End 表示句子结束。F(3) 即是最终得到的 log Z(x) 值。通过对上式进行变换，可以将 F(3) 转成递归的形式，如下。可以看到上式中每一步的操作都是一样的，操作包括 log_sum_exp，例如 F(1)：首先需要免费云主机、域名计算 exp，对于所有 y1，计算 exp(p(y1)+T(Start,y1))求和，对上一步得到的 exp 值进行求和求 log，对求和的结果计算 log因此可以写出前向算法计算 log Z 的代码，如下所示：4.viterbi 算法解码训练好模型后，预测过程需要用 viterbi 算法对序列进行解码，感兴趣的童鞋可以参看《统计学习方法》。下面介绍一下 viterbi 的公式，首先是一些符号的意义，如下：然后可以得到 viterbi 算法的递推公式最终可以根据 viterbi 计算得到的值，往前查找最合适的序列“怎么理解BiLSTM和CRF算法”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注云技术网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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