stephen-v / zh-ner-keras Goto Github PK

这里处理Y的mask_value是-1，上面X的是0，不一致？

我看keras_contrib中计算crf_accuracy的源代码里，处理y_pred时使用的mask是input_masks[0]，也就是其实跟处理X时是同一个。

请问一下 _process_data(data, vocab, chunk_tags, maxlen=None, onehot=False)这个定义里面，x = [[word2idx.get(w[0].lower(), 1) for w in s] for s in data]，为什么要把不在vocab里面的词设置为1？原本的1不是应该有个字对应的吗？

我试过几个数据集，训练都是很快就收敛了，感觉都没怎么训练到

如题
loss: 9.3887 - crf_accuracy: 0.8581
我的loss 从14 降到9 就降不动了 但是 crf_accuracy 已经0.85了 请问应该怎么改进呢？

楼主您好，这种写法在预测的时候支持viterbi解码吗

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history'
是版本问题吗

关于后期epoch增加对训练效果基本没什么提升 或提升很慢 是因为学习率没设置吗还是别的问题

想问一下数据集的来源哈

目前的程序相当于使用vocab对输入句子进行了编码和padding得到统一长度，那可以使用每个词的词向量作为输入吗？

你能说一下测试集原始数据是什么样的格式吗？就是没有做预测之前的格式是什么样子的？

请问方便提供一下config.pkl吗？

自己换了训练集，按照CRF++训练的格式进行数据处理，结果训练的时候显示，train on 1 sample,validate on 1 samples,我数据集里面标注的很多

tensorflow__version__
2.3.0
tensorflow_addons.version
0.11.2
Raise error at model.add(crf)
"All layers in a Sequential model should have a single output tensor. For multi-output layers, use the functional API."

TypeError: Tensors in list passed to 'values' of 'ConcatV2' Op have types [bool, float32] that don't all match.

when run this line:
model.add(crf)

when I use keras' version 2.2.0 ,the issue is You are trying to load a weight file containing 16 layers into a model with 0 layers.when I load model. when I downgrade keras' version to 2.1.6, the new question is ImportError: cannot import name 'normalize_data_format', I want to know your version for keras, thank you

您好！请问您的数据是怎样进行预处理的呢？我使用的标注工具是doccano，导出来的数据的格式不是我所需要的，但是用代码处理的话，又有点难，请问您是自己写代码预处理的数据呢还是有专门的工具来规范化呢？

BLSTM可以自动标注，但我看你测试数据集和训练数据集都是标注好的，最后用一段话来测试。不应该是用测试集来测试吗？我有点没有看懂

这个model/crf.h5文件是自动生成的吗？
看不太懂...

遇到了这么个错误，是什么原因，请问你用的tensorflow版本号多少，我用的1.8
("'Tensor' object has no attribute 'assign'",)

遇到这么个问题AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'slice'，有人碰到吗？

请问怎么计算precision、recall、以及F1-score呢？