CRF champs aléatoires conditionnels intégrés au C #
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CRF Classement & Résumé

CRF Mots clés

étiqueter séquence Nlp

CRF La description

CRF # a été spécialement développé en tant que version open source .NET des champs aléatoires conditionnels, un algorithme d'apprentissage de la machine destiné à apprendre à partir d'une séquence marquée d'exemples. CRF # est largement utilisé dans les tâches du processus de langue naturelle (NLP), par exemple: le disjoncteur de mots, la posturgence, l'entité nommée reconnu et ainsi de suite. CRF # 's Principalement algorithme est la même chose que CRF ++. En fait, ce n'est pas seulement des ports principaux principaux CRF ++ de C ++ à C #, mais également une utilisation optimisée de la mémoire pour fixer le problème de l'abus de mémoire CRF ++ pendant le codage. Actuellement, lorsque l'entraînement corpus comparé à CRF ++, CRF # utilise uniquement une mémoire très faible et la croissance de la mémoire est très lisse et lente, tandis que la quantité de corpus de formation et de balises augmentent.

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