問題タブ [crf]

http://i.imgur.com/dspFhlO.png

条件付きランダム フィールドを使用して画像内のオブジェクトにラベルを付けようとしています。しかし、私はこの式を理解するのに行き詰まっています。式の意味と計算方法を誰か教えてください。画像にラベルを付けたMS-COCOデータセットを使用しています。つまり、画像をセグメント化しています。

ここで、Z(.)= 分配関数、P(ci | Sj)= 画像 I の Sj セグメントがクラス ci に属する確率、q= ペアワイズ空間関係の no。

この論文のように、中国語の単語セグメンタを構築しようとしています。私の理解が正しければ、彼らは CRF++ で 2 タグ セグメンテーション アプローチを使用しています。私の質問は、CRF++ の機能テンプレートとして、その論文 (egT(-1)C(0)T(0)) でタグ遷移を行う方法ですか? たとえば、そのようなトレーニング データの場合:

共B

同 M

創B

造M

美B <- 現在の単語

好M

B

新B

世B

紀M

CRF++ で機能 T(-1)C(0)T(0) -> M/美/B を持つことは可能ですか? U01:%x[-1,1]/%x[0,0]/%x[0,1] などの機能テンプレートを追加しようとしましたが、失敗しました。B/I タグはテスト データ (生の中国語の文章など) でタグ付けしたいタグであるため、私も混乱しています。なぜこのタグを論文の特徴として使用できるのでしょうか? それとも私は何かを誤解しましたか？

私は、データが HCRF 分類器を使用して分類されているプロジェクトで作業しています
(Label, True, Marked, Detect, Prec., Recall, F1)
が、プロセスで生成された統計ファイルでは、さまざまなパラメーターを理解するのが非常に困難です。
ファイルのスナップに画像が添付されています。

以下に示すように、コマンドを 2 回実行する必要がありますか? トレーニング用に 1 回、テスト用にもう一度

または一度に、のように

CRF Mallet をトレーニングするときのモデル ファイルとは? java -cp "/home/hough/mallet/class:/home/hough/mallet/lib/mallet-deps.jar" cc.mallet.fst.SimpleTagger --train true --model-file nouncrf サンプル

Ubuntu に python-crfsuite をインストールしたい。pip を使用してインストールすると、いくつかの警告が表示され、

python-crfsuite のインストール レコードに .egg-info ディレクトリが見つかりませんでした

Python で crfutils をインポートすると、モジュールが見つからないというメッセージが表示されます。何が問題なのですか、または Linux システムでは不可能ですか?

Python で CRF POS Tagger を使用して、英語の PTB サンプル コーパスをトレーニングしていますが、結果は非常に良好です。

ここで、CRF を使用して大規模なベトナム語コーパスをトレーニングしたいと考えています。適切な名前、日時、番号などのベトナム語の機能をこのタガーに追加する必要があります...何日も試しましたが、その方法がわかりません。私はすでにデータのフォーマットを知っていたので問題ありません。

私はPythonが初めてです。したがって、詳細な回答は役に立ちます。ありがとう。

エラーの取得: 「共有ライブラリのロード中にエラーが発生しました: libcrfpp.so.0: 共有オブジェクト ファイルを開けません: そのようなファイルまたはディレクトリはありません」

NER CRF ベースの優れたモデルを作成する必要があります。私は広大なドメインをターゲットにしており、ターゲットにしているクラスの総数は 17 です。また、多くの実験を行うことで、うまく機能する一連の機能セット (austen.prop) を作成しました。NERは良い結果を出していません。トレーニング データ サイズなどのコンテキストに基づいた CRFである NER の制限を知る必要があります。

私はたくさん検索しましたが、今までトレーニングデータを作成する際に従うべき規則を見つけることができません.

（注：モデルの作成方法と使用方法を完全に知っています。各ターゲットクラスの何パーセントかが存在する必要があるという規則があるかどうかを知る必要があるだけです。）

誰かが私を導くことができれば、私はあなたに感謝します.

このリンクで与えられた規則に従って、CRF ベースのスタンフォード NER の独自のモデルを作成しています。ガゼットを追加し、同じリンクからこれ

をたどりたいです。このプロパティを使用してすべてのガゼットについて言及していますが、gasette=file1.txt;file2.txtであり、austen.propでuseGazettes =trueについても言及しています。ガゼットからのデータをテストしているときにモデルを作成した後、正しくタグ付けされません。私がファイルに記載したタグが正しく来ていません。Stanford NER はこれらのファイルに記載されているのと同じタグを付けていないため、これらは私にとって少し驚くべき結果です。

ガゼットを使用したスタンフォード NER にはいくつかの制限がありますか、それともまだ何か不足していますか? 誰かが私を助けることができれば、私はあなたに感謝します.