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BERT+CRF+pytorch

先给出模型结构图：

https://blog.csdn.net/HUSTHY/article/details/109276404

BERT + CRF损失函数的计算

# CRF的损失函数计算
def loss_fn(self, bert_encode, output_mask, tags):
loss = self.crf.negative_log_loss(bert_encode, output_mask, tags)
return loss

注意重要的是计算损失函数的方式，不是简单的CrossEntropy，而是对CRF的发射矩阵进行训练与计算，CRF的定义如下：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable

class CRF(nn.Module):
"""线性条件随机场"""
def __init__(self, num_tag, use_cuda=False):

https://blog.csdn.net/lcomecon/article/details/108728880

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