crf 예제

그러나 이러한 순차적 측면을 무시하면 많은 정보를 잃게 됩니다. 예를 들어, 입의 클로즈업 사진을 보면 어떻게 됩니까? 이전 이미지가 저스틴 비버가 먹거나 요리하는 사진이라는 것을 알고 있다면 이 사진은 먹는 것에 관한 것일 가능성이 높습니다. 그러나 이전 이미지에 저스틴 비버가 노래하거나 춤을 추는 것이 포함되어 있다면, 이 이미지는 아마도 그에게도 노래를 부르는 것을 보여줍니다. CRF는 사용 가능한 많은 순차 모델 중 하나일 뿐입니다. 나는 매우 당신이 순차적 인 모델이나 안드레 마틴스의이 강의에서이 게시물에 제시 된 알고리즘의 몇 가지 시각적 예를 볼 수있는이 노아 스미스 프리젠 테이션을 살펴 하는 것이 좋습니다. 또는 더 나은, 당신은 순차적 인 모델과 기계 학습 및 자연어 처리에 대한 더 많은 흥미로운 주제를 다룰 것입니다 다음 리스본 기계 학습 여름 학교에 참석 할 수 있습니다! 한 가지 방법은 스냅숏의 순차적 특성을 무시하고 이미지별 분류자를 작성하는 것입니다. 예를 들어, 한 달 분량의 레이블이 지정된 스냅샷을 보면 오전 6시에 찍은 어두운 이미지가 수면에 관한 경향이 있고, 밝은 색상이 많은 이미지는 춤에 관한 경향이 있고, 자동차의 이미지는 운전에 관한 것이라는 것을 알 수 있습니다. 자연어 처리에서는 주어진 문장이나 단락에서 특정 유형의 단어나 구를 추출하는 것이 일반적입니다. 예를 들어, 뉴스 기사의 모음을 분석할 때 기사에 언급된 국가와 각 국가와 관련된 기사 수를 알 수 있습니다.

기계 학습 모델에는 생성 및 판별의 두 가지 공통 분류가 있습니다. 조건부 랜덤 필드는 판별 분류기의 유형이며, 따라서 서로 다른 클래스 간의 결정 경계를 모델링합니다. 반면에 생성 모델은 데이터가 생성된 방법을 모델링하며, 이를 학습한 후 분류를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 간단한 예로, 매우 간단하고 인기있는 확률 분류자 인 Naive Bayes는 생성 알고리즘이며 최대 Liklihood 추정을 기반으로 분류되는 로지스틱 회귀는 차별적 모델입니다. 이러한 모델을 사용하여 라벨 예측을 계산하는 방법을 살펴보겠습니다: 지난 몇 년 동안 CRF 모델은 LSTM과 결합되어 최첨단 결과를 얻을 수 있었습니다. NLP 커뮤니티에서 이것은 시퀀스 태그 지정에 대한 엄지 손가락의 규칙으로 간주되었습니다 : 더 많은 정확도를 원한다면 LSTM 레이어 위에 CRF를 쌓고 ⭐️! 여기 또는 여기에서 몇 가지 예를 볼 수 있습니다. 예를 들어, 한 가지 가능한 기능 함수는 이전 단어가 “매우”라는 점을 감안할 때 현재 단어가 형용사로 표시되어야 한다고 의심되는 정도를 측정할 수 있습니다. 다음은 문서의 기능을 생성하는 기능입니다.