Jak zaimplementować prawdopodobieństwo logowania na poziomie zdania w tensorflow?

Question

Chcę zaimplementować wiarygodność logów na poziomie zdania, jak opisano w artykule Collobert et al., str. 14.

Aby obliczyć wyniki przejściowe, mógłbym użyć CRF, ale nie wiem jak zintegrować go z tensorflow. Pomyślałem o użyciu tf.contrib.crf.CrfForwardRnnCell do obliczania wyników przejściowych, ale ta klasa zwraca parę z [batch_size, num_tags] wartości macierzy zawierające nowe wartości alfa, a nie jak bym oczekiwał jednego tensora [batch_size, num_tags, num_tags].

Czy ktoś ma przykład użycia CRF w tensorflow? Dziękuję Ci!

Answer 1

Dobrym przykładem wykorzystania contrib.crf w TensorFlow Podane tutaj: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/crf

Warto zauważyć, że celem SLL opisane w Collobert przy al. Rok 2014 jest nieco inny niż cel CRF w tym, że SLL nie ma normalizacji (patrz Uwaga 4 na s. 16), ale nie powinno to mieć znaczenia w praktyce (użyłbym tylko CRF.)