BiLSTM-CRF中CRF層解析-5

2.6 預測標籤 在之前的章節中，我們詳細地介紹了BiLSTM-CRF模型和CRF損失函數的細節，大家可以採用開源工具（Keras, Chainer, TensorFlow等）完成自己的BiLSTM-CRF模型。模型搭建過程中，非常重要的是反向傳播的實現，不要擔心，這些框架在訓練過程中可以自動的完成反向傳播（即，計算梯度、更新模型參數）。而且，有一些框架已經完成的CRF層，此時，添加CRF層就只是

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