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Torch中的序列标注模块有哪些

在Torch中,序列标注模块有以下几种:

  1. nn.CTCLoss:用于计算CTC(Connectionist Temporal Classification)损失的模块,通常用于序列标注任务中。

  2. nn.Transformer:Transformer模型可以用于序列标注任务,通过自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。

  3. nn.LSTM:长短期记忆网络(LSTM)是一种循环神经网络结构,广泛用于序列标注任务中,可以较好地处理长期依赖关系。

  4. nn.GRU:门控循环单元(GRU)是另一种循环神经网络结构,与LSTM相似,也可以用于序列标注任务。

  5. nn.CRF:条件随机场(CRF)是一种经典的序列标注模型,通常与神经网络结合使用,用于学习全局标注分布。

这些模块可以灵活组合使用,根据具体任务需求选择合适的模型结构。

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