BERT+CRF的损失函数的研究_bert+bilstm+crf交叉熵损失函数公式推导

在训练模型之前，可以随机初始化矩阵中的所有transition分数。所有的随机分数将在你的训练过程中自动更新。换句话说，CRF层可以自己学习这些约束。我们不需要手动构建矩阵。随着训练迭代次数的增加，分数会逐渐趋于合理。

2.3 CRF损失函数
CRF损失函数由真实路径得分和所有可能路径的总得分组成。在所有可能的路径中，真实路径的得分应该是最高的。

例如，如果我们的数据集中有如下表所示的这些标签：

我们还是有一个5个单词的句子。可能的路径是：

1) START B-Person B-Person B-Person B-Person B-Person END

2) START B-Person I-Person B-Person B-Person B-Person END

…

10) START B-Person I-Person O B-Organization O END

…

N) O O O O O O O

假设每条可能的路径都有一个分数 ，并且总共有N条可能的路径，所有路径的总分数是。(在第2.4节中，我们将解释如何计算 ，你也可以把它当作这条路径的分数。)

如果我们说第10条路径是真正的路径，换句话说，第10条路径是我们的训练数据集提供的黄金标准标签。在所有可能的路径中，得分 应该是百分比最大的。

在训练过程中，我们的BiLSTM-CRF模型的参数值将会一次又一次的更新，以保持增加真实路径的分数百分比。

现在的问题是：1)如何定义一个路径的分数？2)如何计算所有可能路径的总分？3)当我们计算总分时，我们需要列出所有可能的路径吗？(这个问题的答案是否定的。)
 

BiLSTM上的CRF，用命名实体识别任务来解释CRF（2）损失函数    (翻译过来的讲的很好)

https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/105154265/

上一篇清晰的原文

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44042528

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