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昇思25天学习打卡营第22天|LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。

坤元物联
2024-07-18 10:26:54

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#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第25天|LSTM CRF 序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 XueFarah
2024-07-31 14:34:59

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#学习 #lstm #人工智能
MindSpore的LSTM显示不支持动态shape

把LSTM网络从tensorflow迁移到mindspore，训练时显示“Get infer functions failed, the operator is not support dynamic shape yet, primitive name:LSTMGrad primitive type:Primitive”MindSpore目前暂时还不支持LSTM算子的动态shape，可尝试将输入变

 小乐快乐
2023-03-31 16:15:09

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#lstm #深度学习 #tensorflow
昇思25天学习打卡营第16天|xkd007|自然语言处理（1）-LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。以命名实体识别为例：如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输入的单词预测其标签，最后根据标签来识别实

 冷酷的AI
2024-07-09 12:13:42

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#学习 #自然语言处理 #lstm
昇思25天学习打卡营第12天|LSTM+CRF序列标注

实现CRF需要定义两个东西：发射概率和转移概率。发射概率就是模型认为一个词对应某个标签的概率，而转移概率则是从一个标签转移到另一个标签的概率。通过计算整个序列的得分，并比较所有可能的标签序列，CRF能够找出最可能的标签序列。最后通过模型进行预编译和训练500个step,最后进行预测和后处理,能转换回正常可读的标签形式。这次课程使用LSTM+CRF（长短期记忆网络+条件随机场）进行序列标注。首先使用

 distance130
2024-07-05 14:33:57

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#学习 #lstm #人工智能
昇思训练营day16学习心得-LSTM+CRF序列标注

不同的是在解码时同时需要将第𝑖𝑖个Token对应的score取值最大的标签保存，供后续使用Viterbi算法求解最优预测序列使用。根据CRF模型，计算给定输入序列和标签序列的得分。：指的是给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。对序列进行标注，实际上是对序列中每个Token进行标签预测，可以直接视作简单的多分类问题。而CRF是一种用于序列标注的判别式概率模型，它能够考虑整个序列

 沐礼607
2024-07-18 02:21:36

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#lstm #机器学习 #人工智能
昇思25天学习打卡营第24天|LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 江宁府永定
2024-07-23 17:35:14

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#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第23天|LSTM+CRF序列标注

序列标注是自然语言处理中的一项任务，它涉及到对输入序列中的每个元素（Token）进行分类标注。常见的序列标注任务包括分词、词性标注和命名实体识别（NER）。例如，在NER中，模型需要识别文本中的地名、人名等实体。CRF通过以下公式定义序列y在给定输入序列x下的概率：其中，Score函数计算序列x和y的得分，包括发射概率和转移概率的贡献。

qq_42001096
2024-07-11 22:07:19

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#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第13天|LSTM+CRF序列标注

从今天开始就是学习自然语言处理领域的几个实战案例。今天学习的内容是基于LSTM+CRF来实现序列标注。序列标注任务概述条件随机场(CRF)的基本原理基于LSTM+CRF实现序列标注的主要代码序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体

 流淌_
2024-07-07 01:53:08

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#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第23天|LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 訫在紅尘_吥動吥傷
2024-07-23 02:04:55

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#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第24天 | LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 神奇的布欧
2024-07-12 10:25:59

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#学习 #lstm #人工智能 +4
昇思25天学习打卡营第24天| LSTM+CRF序列标注快速入门学习 - DCGAN（Normalizer计算）

首先根据公式 (3)计算正确标签序列所对应的得分，这里需要注意，除了转移概率矩阵 𝐏外，还需要维护两个大小为 |𝑇|的向量，分别作为序列开始和结束时的转移概率。考虑到输入序列可能存在Padding的情况，CRF的输入需要考虑输入序列的真实长度，因此除发射矩阵和标签外，加入seq_length参数传入序列Padding前的长度，并实现生成mask矩阵的sequence_mask方法。,𝑦𝑛}

m0_68635815
2024-07-30 20:54:45

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#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第24天 | LSTM+CRF序列标注

本文介绍了如何使用长短期记忆网络（LSTM）和条件随机场（CRF）进行序列标注任务。通过结合LSTM的序列特征提取和CRF的标签依赖建模，构建了一个完整的命名实体识别模型。教程详细解释了模型架构、数据准备、训练过程，并提供了完整的代码实现和结果评估方法。

空城旧梦ゞ忆流年
2024-07-22 21:49:21

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#学习 #lstm #人工智能
《昇思25天学习打卡营第17天|LSTM+CRF序列标注》

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 QAQ23333333333
2024-07-10 18:14:35

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#学习 #lstm #人工智能
基于MindSpore框架的LSTM+CRF 实现序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。

昇思MindSpore
2025-05-23 14:25:32

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#lstm #人工智能 #rnn
昇思25天学习打卡营第18天 | LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输入的单词预测其标签，最后根据标签来识别实体。

cftang9999
2024-07-06 11:19:04

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#学习 #lstm #人工智能
昇思Mindspore25天学校Day24：LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 weixin_42147595
2024-07-14 15:09:58

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#lstm #人工智能 #昇思
昇思25天学习打卡营第25天|LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 ronlym
2024-07-31 16:48:15

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#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第八天|应用实践/自然语言处理/LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 guojun0718
2024-07-18 09:15:39

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#学习 #自然语言处理 #lstm
昇思25天训练营Day9 - LSTM+CRF序列标注

¶序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个

 杨过过儿
2024-07-06 22:25:08

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#lstm #人工智能 #rnn
昇思25天学习打卡营第23天|LSTM+CRF序列标注

序列标注是为输入序列中的每个Token分配标签的过程，广泛应用于信息抽取任务。这些任务包括分词、词性标注和命名实体识别（NER）。例如，在NER中，输入序列可能是“清华大学在北京”，输出序列为标签，其中“清华大学”与“北京”都是地名。

Xavier_F
2024-07-25 23:36:45

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#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第21天|LSTM+CRF序列标注

将命名实体识别视为多分类问题，则每个词的预测概率都是独立的，易产生类似的问题，因此需要引入一种能够学习到此种关联关系的算法来保证预测结果的正确性。因此我们逆序求解每一个概率最大的标签，构成最佳的预测序列。是地名，需要将其识别，我们对每个输入的单词预测其标签，最后根据标签来识别实体。考虑到序列标注问题的线性序列特点，本节所述的条件随机场特指线性链条件随机场。进行标注标签的过程。的输入需要考虑输入序列

 li十三
2024-07-09 22:53:16

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#学习 #lstm #人工智能
《昇思25天学习打卡营第22天|LSTM+CRF序列标注》

序列标注（Sequence Labeling）在自然语言处理（NLP）领域中是一项关键技术，序列标注通过为序列中的每个元素分配一个标签，帮助计算机理解和处理自然语言中的各种信息，为进一步的语言处理和理解打下基础。序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Ta

m0_58790800
2024-07-20 01:27:57

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#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第16天|LSTM+CRF序列标注

考虑到输入序列可能存在Padding的情况，CRF的输入需要考虑输入序列的真实长度，因此除发射矩阵和标签外，加入seq_length参数传入序列Padding前的长度，并实现生成mask矩阵的sequence_mask方法。从第0个至第 𝑖 个Token对应概率最大的序列，只需要考虑从第0个至第 𝑖−1 个Token对应概率最大的序列，以及从第 𝑖 个至第 𝑖−1 个概率最大的标签即可。,

挂在树梢的松鼠
2024-07-09 23:17:13

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#学习 #lstm #人工智能 +2
昇思25天学习打卡营第24天| LSTM+CRF序列标注快速入门学习 - 条件随机场(Conditional Random Field, CRF)原理介绍

首先根据公式 (3)计算正确标签序列所对应的得分，这里需要注意，除了转移概率矩阵 𝐏外，还需要维护两个大小为 |𝑇|的向量，分别作为序列开始和结束时的转移概率。考虑到输入序列可能存在Padding的情况，CRF的输入需要考虑输入序列的真实长度，因此除发射矩阵和标签外，加入seq_length参数传入序列Padding前的长度，并实现生成mask矩阵的sequence_mask方法。,𝑦𝑛}

wanmeijuhao
2024-07-29 23:51:21

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#学习 #lstm #人工智能
昇思训练营打卡第二十四天（LSTM+CRF序列标注）

LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出。它旨在解决传统RNN在处理长距离依赖问题时出现的梯度消失和梯度爆炸问题。：LSTM的核心是细胞状态，它贯穿整个LSTM网络，使得信息可以在网络中长时间传递。：LSTM通过门结构来控制信息的流入、流出和遗忘。：由于LSTM的门结构

 qhcl246810
2024-07-13 00:33:08

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#lstm #深度学习 #人工智能
昇思25天学习打卡营第22天|LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 leesan快点跑
2024-07-16 23:42:12

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 23

#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第19天|LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 AesthetiC631
2024-08-01 16:44:27

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#学习 #lstm #人工智能
昇思25天学习打卡营第4天 | LSTM+CRF序列标注

本次打卡介绍bilstm+crf序列标注模型，此类模型多数用于识别文本中的序列，序列标注通常用于识别出文本中分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等特点信息，其中crf算法中包含3个部分，score计算，normalizerf计算，viterbi计算，现有的常用序列标注模型

 heyilunv
2024-07-07 09:31:18

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#学习 #lstm #人工智能
LSTM+CRF序列标注-昇思25天打开

LSTM+CRF序列标注-昇思25天打开

 bearang
2024-07-23 21:15:17

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 26

#lstm #人工智能 #rnn
昇思25天学习打卡营第24天|简单的深度学习LSTM+CRF序列标注介绍 - 条件随机场(Conditional Random Field, CRF)

首先根据公式 (3)计算正确标签序列所对应的得分，这里需要注意，除了转移概率矩阵 𝐏外，还需要维护两个大小为 |𝑇|的向量，分别作为序列开始和结束时的转移概率。考虑到输入序列可能存在Padding的情况，CRF的输入需要考虑输入序列的真实长度，因此除发射矩阵和标签外，加入seq_length参数传入序列Padding前的长度，并实现生成mask矩阵的sequence_mask方法。,𝑦𝑛}

2301_79516858
2024-07-31 18:40:49

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#深度学习 #学习 #lstm
昇思25天学习打卡营第11天|应用实践-自然语言处理-LSTM+CRF序列标注

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输

 fyzhaohengjun
2024-07-19 16:27:45

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#学习 #自然语言处理 #lstm +1
【第七章:时间序列模型】2.时间序列统计模型与神经网络模型-(3)神经网络预测时间序列模型：从RNN,LSTM到nbeats模型

本文系统介绍了神经网络在时间序列预测中的演进历程，从基础的RNN到改进的LSTM，再到创新性的N-BEATS模型。重点分析了三种模型的原理、结构和优缺点：RNN通过循环结构捕捉时序依赖但存在梯度问题；LSTM利用门控机制解决长期依赖；N-BEATS采用前馈网络实现并行化和可解释性。文章还提供了PyTorch实现示例，并指出模型发展正朝着非循环、可解释和全局建模方向演进，为工业应用提供了LSTM、N

IT古董
2025-11-03 08:19:48

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#rnn #lstm #神经网络
基于注意力机制的CNN-LSTM神经网络的电力系统超短期符合预测（前期准备）

摘要：本文详细介绍了在Windows系统下配置深度学习环境的步骤。首先通过WSL安装Ubuntu 24.04 LTS虚拟机，并说明如何更改默认安装位置。接着安装Miniconda并创建虚拟环境，安装CUDA Toolkit 13.0和GPU版PyTorch框架，提供验证GPU是否可用的方法。同时提到将MATLAB用于前期神经网络可视化设计，PyTorch用于后期仿真实现。文中包含具体命令行操作指南

 喝着石油看夫人的e数
2025-11-01 20:26:45

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 19

#神经网络 #cnn #lstm +2
循环神经网络实现文本情感分类案例

本文介绍了如何使用PyTorch中的LSTM和GRU模块实现文本情感分类。重点讲解了LSTM的参数配置（包括输入维度、隐藏层大小、层数等）及其输入输出格式，通过代码示例演示了LSTM的具体使用流程，包括数据准备、嵌入操作和状态初始化。同时验证了LSTM最后一个时间步输出与最终隐藏状态的关系。文章还简要介绍了GRU模块的类似使用方法，以及双向LSTM的实现方式。这些RNN变体均可用于文本序列建模任务

 岁月的眸
2025-10-29 20:12:12

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 14

#rnn #分类 #lstm
时序NLP基础：8大RNN算法（LSTM/GRU），原理+代码，谁才是王者？

本文深入探讨了8种RNN变体在电力负荷预测中的应用。从基础RNN到LSTM、双向LSTM、GRU等多种改进模型，分析了各自的特点和适用场景。通过一个完整的电力负荷预测实战项目，对比了不同模型的性能表现，结果表明LSTM及其变体在处理长序列时序数据时具有显著优势。研究还提供了完整的PyTorch实现代码，特别适合服务器端运行。对于电网调度等需要高精度预测的领域，选择合适的RNN架构可显著提升预测准确

 2501_93508870
2025-10-28 16:45:17

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 5

#lstm #rnn #自然语言处理