Question

我正在尝试使用deeplearning4j复制论文NLP (almost) from scratch。我已完成以下步骤：

加载SENNA字向量
为CoNLL＆＃03; 03数据集编写一个迭代器：对于每个单词，我通过连接其邻居单词的单词向量（窗口大小= 5）形成单词特征向量
使用上面的数据集迭代器来训练一个简单的回归层，例如：

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
    .seed(seed).iterations(iterations)
    .learningRate(1e-8f)
    .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
    .list(2)
    .layer(0, new DenseLayer.Builder()
        .nIn(wordVecLayers * windowSize).nOut(hiddenSize)
        .activation("relu")
        .weightInit(WeightInit.DISTRIBUTION)
        .dist(new UniformDistribution(-2.83 / Math.sqrt(hiddenSize), 2.83 / Math.sqrt(hiddenSize)))
        .biasInit(0.0f).build())
    .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
        .nIn(hiddenSize).nOut(types.size())
        .activation("softmax").weightInit(WeightInit.DISTRIBUTION)
        .dist(new UniformDistribution(-2.83 / Math.sqrt(hiddenSize), 2.83 / Math.sqrt(hiddenSize)))
        .biasInit(0.0f).build())
    .backprop(true).pretrain(false)
    .build();

我尝试了很多不同的配置，但没有一个适合我。该模型使用＆＃39; O＆＃39; -tag预测所有单词。如果你能指出我的方法有什么问题，我将不胜感激？接下来我应该采取什么措施？谢谢！

Answer 1

我们的word2vec情绪示例是一个很好的起点： https://github.com/deeplearning4j/dl4j-0.4-examples/tree/master/dl4j-examples/src/main/java/org/deeplearning4j/examples/recurrent/word2vecsentiment

这包括对单词矢量进行序列标记（也是NER）

deeplearning4j - 使用Word2Vec进行命名实体识别

1 个答案: