bilstm与lstm区别 LSTM CRF模型中的CRF是完整的CRF还是动态规划算法？

LSTM CRF模型中的CRF是完整的CRF还是动态规划算法？

你好，谢谢你的邀请。

首先，CRF与LSTM无关。

其次，CRF和HMM最大的区别是CRF是全局标准化的，这减轻了标签偏差。

那么LSTM的本征函数就是提取的向量，或者LSTM本身就是一个本征函数。

那么，LSTM CRF中的转移概率非常棘手。实际上，它是由tune导出的转移矩阵。目的是增加马尔可夫性和使用CRF。实践表明，在LSTM上使用CRF是没有用的。现在我们不用它了，因为LSTM本身已经足够精确了。

最后，我认为动态规划只是CRF的计算方法，而不是模型本身。

您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下？

作为一名it从业者和教育家，让我来回答这个问题。

首先，人工智能的知识体系非常庞大。从目前的研究方向来看，可以分为六大研究领域：计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习和机器人学。这些不同的领域也有许多细分的研究方向。

从学科体系来看，人工智能是一门非常典型的交叉学科，涉及数学、计算机、控制科学、经济学、神经科学、语言学、哲学等多个学科，因此人工智能领域的人才培养一直比较困难，而不是一门学科不仅知识量比较大，而且难度也比较高。由于人工智能领域的许多研发方向还处于发展初期，有大量的课题需要攻关，因此在人工智能领域聚集了大量的创新人才。

从目前人工智能技术的落地应用来看，在计算机视觉和自然语言处理两个方向出现了很多落地案例。随着大型科技公司纷纷推出自己的人工智能平台，基于这些人工智能平台，可以与行业产生更多的组合，为人工智能技术在行业中的应用奠定基础，同时进行研究和开发。人工智能的门槛大大降低。

从行业发展趋势来看，未来很多领域需要与人工智能技术相结合。智能化也是当前产业结构升级的重要要求之一。在工业互联网快速发展的推动下，大数据、云计算、物联网等技术的落地应用，也将为人工智能技术的发展和应用奠定基础。目前，应用人工智能技术的行业主要集中在it（互联网）、装备制造、金融、医疗等领域。未来，将有更多的产业与人工智能技术相结合。

是否存在通用的神经网络模型，可以处理图像，语音以及NLP？

对于目前的深度学习模型，虽然深度学习的目标之一是设计能够处理各种任务的算法，但是深度学习的应用还需要一定的专业化，目前还没有通用的神经网络处理模型。然而，每一种模式也在相互学习、相互融合、共同提高。例如，一些创新可以同时改进卷积神经网络和递归神经网络，如批量标准化和关注度。一般模型需要在将来提出。

图像和视频处理，计算机视觉，最流行的是CNN，卷积神经网络，它的变形和发展，CNN适合处理空间数据，广泛应用于计算机视觉领域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特点。将上述模型应用于图像分类识别中。在图像分割、目标检测等方面，提出了更有针对性的模型，并得到了广泛的应用。

语音处理，2012年之前，最先进的语音识别系统是隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的结合。目前最流行的是深度学习RNN递归神经网络，其长、短期记忆网络LSTM、Gru、双向RNN、层次RNN等。

除了传统的自然语言处理方法外，目前的自然语言处理深度学习模型也经历了几个发展阶段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于变压器的模型等。不同的任务场景有不同的模型和策略来解决一些问题。

中文自然语言处理预训练时是把每个字做onehot标签吗？为什么？

计算机在进行计算时，不能直接对文本进行处理，所以需要将文本转换成一个向量，一个文本和一个向量一一对应，类似于人们的身份证号码。Onehot编码是一种文本矢量化，但它失去了文本的意义，只是一个身份标记。TF-IDF还可以实现词向量，增加了文本的统计特征，如词频和逆文档词频。应用广泛，效果良好。最流行的word2vec模型保留了大部分语义特征，成为自然语言处理的标准工具。近年来，研究的热点是Bert模型，它也是一种文字矢量化。这些词向量模型往往成为其他模型的输入端口，如命名实体识别模型word2vec-billistm-CRF和Bert-billistm-CRF。

Juba是一个中文自然语言处理（NLP）工具包，实现了词向量、文档向量、词相似度、文档相似度、文本生成、时间序列拟合和中文命名实体识别等功能。https://github.com/lihanju/juba

Juba的命名实体识别模型使用Bert billistm CRF，所以我们可以尝试一下。

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如何理解LSTM后接CRF？

LSTM CRF完全是为了提高实验的准确性（例如，动词后面的名词更容易被使用）。CRF可以完全使用，并且您不需要另一个RNN，只需将其作为第一个LSTM学习即可。然而，LSTM学习标签间关联的效果会更差，在实际应用中，可能只有一个LSTM作为序列标准。

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