fastNLP.modules.decoder.utils module

undocumented

fastNLP.modules.decoder.utils.viterbi_decode(logits, transitions, mask=None, unpad=False)[源代码]

别名 fastNLP.modules.viterbi_decode fastNLP.modules.decoder.viterbi_decode

给定一个特征矩阵以及转移分数矩阵,计算出最佳的路径以及对应的分数

参数
  • logits (torch.FloatTensor) – batch_size x max_len x num_tags,特征矩阵。

  • transitions (torch.FloatTensor) – n_tags x n_tags,[i, j]位置的值认为是从tag i到tag j的转换; 或者(n_tags+2) x (n_tags+2), 其中n_tag是start的index, n_tags+1是end的index; 如果要i->j之间不允许越迁,就把transitions中(i,j)设置为很小的 负数,例如-10000000.0

  • mask (torch.ByteTensor) – batch_size x max_len, 为0的位置认为是pad;如果为None,则认为没有padding。

  • unpad (bool) – 是否将结果删去padding。False, 返回的是batch_size x max_len的tensor; True,返回的是 List[List[int]], 内部的List[int]为每个sequence的label,已经除去pad部分,即每个List[int]的长度是这 个sample的有效长度。

返回

返回 (paths, scores)。 paths: 是解码后的路径, 其值参照unpad参数. scores: torch.FloatTensor, size为(batch_size,), 对应每个最优路径的分数。