lstm 做ner时，词汇和词性均作为特征，特征向量怎么定义我们要证明的是,任意的非零x属于V. Ax=kx,其中k是固定的数. 我们已知的是当x1属于V时,x是A的特征向量,因此有Ax1=k1x1. 此时注意,x1不同,可能会导致对应的k1不同. 总结起来就是不同的特征向量x不一定是同一个特征值k的.我们下面要证明的就是k与V中x的选取无关. 设x1,....,xn为V的一组基(或线性无关组),a1,...an为任意不全为零的常数. ...
LSTM神经网络有推理能力吗？首先推理是用以知来解读未知，在用证据来加强对未知答案的确定，这个事情就是这么发展的 ，而不是像1+1就是等于2这样肯定，想要肯定只能是用相关的线索来加强确定， 而LSTM神经网路的性质就是，1+1就是等于2，这样楼主能理解吗？也就是说它是不含推理能力的。当前主流的语言模型是n-gram还是RNN/LSTM语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中...
如何理解LSTM后接CRF有一个答案给的是一篇acl2016的论文，采用的神经网络结构是n ＋ lstm ＋crf的经典架构，是一个很成熟的系统 目前来说，实体识别的应用领域，lstm＋crf是一种标配了，短期内我认为只要在attention方面没有很大的突破，这一框架都不会变化 要理解为什么lstm后面要接crf层，首先应该理解的是crf的功能 题主问这个问题，想必是明白lstm的output，我们姑且不讨论原理，lstm在序列标注的...