Implementierung eines bidirektionalen LSTM-CRF-Netzwerks

Question

Ich muss am Ende ein bidirektionales LSTM-Netzwerk mit einer CRF-Schicht implementieren. Insbesondere das in diesem Papier vorgestellte Modell, und es zu trainieren.

http://www.aclweb.org/anthology/P15-1109

Ich möchte sie vorzugsweise in Python implementieren. Kann jemand einige Bibliotheken oder Beispielcode präsentieren, wie dies getan werden kann. Ich schaute PyBrain an, konnte es aber nicht wirklich verstehen.

Ich bin auch offen für Tool-Kits in anderen Programmiersprachen.

Answer 1

Es gibt this implementation von Guillaume Lable aus dem Papier "Neural Architectures for Named Entity Recognition", das Sie für Starter verwenden können.

Answer 2

Hier ist eine Implementierung eines bidirektionalen LSTM + CRF-Netzwerks in TensorFlow: https://github.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER (funktioniert unter Linux/Mac/Windows).

Sie erhalten aktuelle Ergebnisse zu Erkennungsdatensätzen für benannte Entitäten.

ANN Architektur (es nutzt auch Charakter Einbettungen):

Wie in TensorBoard angesehen:

Sie können auch das Wort Einbettungen visualisieren:

Answer 3

Es ist eine Weile her, seit du gefragt hast, aber jetzt würde ich vorschlagen, anago zu verwenden. Anago ist in Keras gebaut und Sie können den Quellcode sehen, wenn Sie die Architektur schneiden müssen. https://github.com/Hironsan/anago