後で式を分けると、と表せる。※の関係式より、動的計画法により高速計算が可能となる。実際の例文と遷移図で確認してみる。MarsHMMと同様のラベリング(NかO)を考える。時点の計算結果を利用2後ろ向きアルゴリズム計算方法は前向きアルゴリズムと同様1)Mars=NER以降、前向きアルゴリズムと同じ計算を行う。ように前の情報を利用して高速計算できる。ついては、であることを利用して計算可能である。分かりにくいので、式変形すると、となることが分かる。これは、全ての経路(8通り)のスコアの総和に相当することが分かる。スコアを求める損失関数を解いてスコアを求めてみる。下記の訓練データで考える。下記のように与えられるものとする。前の単語に依存する素性に大別される。feature例文で考える。featureの素性関数を作ると(ラベルはNかOのみ)、が作られる。次に、例文に下記のように品詞が付与されていたとする。Noun固有表現抽出では、品詞も重要な情報となるため、この情報も素性として含めたい。品詞情報も加えると、素性候補は下記のようになる。先頭文字が大文字かどうかも素性に含めたい場合、下記の素性関数を加える。featureは好きなだけ拡張できるので、有効と思われる素性を自由に作ることが出来る。featureこれはHMMの遷移素性と同じ。ラベルがNかOの場合の素性関数は、となる。※入力系列には依存しない。重みベクトルの要素数は素性関数の数になるので、21となる。最後に素性ベクトルの例を確認する。今回は、Bi-LSTM+CRFに関して整理する。最近の深層...2018-01-24MeCabのコスト計算を理解する。前回は前処理(候補の抽出)の流れを確認した。Samplingの復習Pytorch:CNNで文字表現の抽出pytorch-transformersを触ってみる5pytorch-transformersを触ってみる4pytorch-transformersを触ってみる3月別アーカイブはてなブログをはじめよう!kento1109さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。