TensorFlow學習（十四）：條件隨機場CRF

參考:

Module: tf.contrib.crf

還有一些其他的函數可以到官方文檔裏面查看和使用.

Ⅰ tf.contrib.crf.crf_log_likelihood

crf_log_likelihood(inputs,tag_indices,sequence_lengths,transition_params=None)

在一個條件隨機場裏面計算標籤序列的log-likelihood

參數:

inputs: 一個形狀爲[batch_size, max_seq_len, num_tags] 的tensor,一般使用BILSTM處理之後輸出轉換爲他要求的形狀作爲CRF層的輸入.
tag_indices: 一個形狀爲[batch_size, max_seq_len] 的矩陣,其實就是真實標籤.
sequence_lengths: 一個形狀爲 [batch_size] 的向量,表示每個序列的長度.
transition_params: 形狀爲[num_tags, num_tags] 的轉移矩陣

返回:
log_likelihood: 標量,log-likelihood
transition_params: 形狀爲[num_tags, num_tags] 的轉移矩陣

Ⅱ tf.contrib.crf.viterbi_decode

viterbi_decode(score,transition_params)
通俗一點,作用就是返回最好的標籤序列.這個函數只能夠在測試時使用,在tensorflow外部解碼

參數:

score: 一個形狀爲[seq_len, num_tags] matrix of unary potentials.
transition_params: 形狀爲[num_tags, num_tags] 的轉移矩陣

返回:

viterbi: 一個形狀爲[seq_len] 顯示了最高分的標籤索引的列表.
viterbi_score: A float containing the score for the Viterbi sequence.

Ⅲ.tf.contrib.crf.crf_decode

crf_decode(potentials,transition_params,sequence_length)
在tensorflow內解碼

參數:

potentials: 一個形狀爲[batch_size, max_seq_len, num_tags] 的tensor,
transition_params: 一個形狀爲[num_tags, num_tags] 的轉移矩陣
sequence_length: 一個形狀爲[batch_size] 的 ,表示batch中每個序列的長度

返回:

decode_tags:一個形狀爲[batch_size, max_seq_len] 的tensor,類型是tf.int32.表示最好的序列標記.
best_score: 有個形狀爲[batch_size] 的tensor, 包含每個序列解碼標籤的分數.

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