BI-LSTM-CRF模型的PyTorch实现。 特征： 与相比，执行了以下改进： 全面支持小批量计算 完全矢量化的实现。 特别是，删除了“得分句”算法中的所有循环，从而极大地提高了训练效果 支持CUDA 用于非常简单的API START / STOP标签会自动添加到CRF中 包含一个内部线性层，该线性层可从要素空间转换为标签空间 专门用于NLP序列标记任务 轻松训练自己的序列标记模型 麻省理工学院执照 安装 依存关系 的Python 3 安装$ pip install bi-lstm-crf 训练 语料库 以指定的准备语料库 也有一个示例语料库 训练 $ python -m bi_lstm_crf corpus_dir --model_dir " model_xxx " 更多 训练曲线 import pandas as pd import matplotlib . pyplot

3.2 担担担保保保式式式投投投送送送 除了将广告位以独占的CPT方式售卖意外，担保式投送(guaranteed delivery, GD)是另一种常见的 合约广告形式。一般来说，GD采用的是CPM结算方式，在合约中明确保证分配给广告主的流量 下限。我们从供给方和需求方两方面来看这种售卖方式出现的合理性。媒体从按固定广告位售卖 变为按CPM售卖，初衷是为了在受众定向的基础上提高单位流量的变现能力，可是面向的仍然 是原来的品牌广告主。广告主按广告位采买时，比较容易预估自己拿到的流量，可是按照人群定 向的方式采买，流量有诸多不确定的因素。因此，需求方希望在合约中加入对量的保证，才能放 心地采买。 从计算的角度来看，GD中量的要求，实际上对应了我们优化的一组约束条件。因此，合约式 广告中 重要的计算问题，是讨论这一在量约束情况下的在线分配问题，我们也将在本章中重点 介绍这方面的技术。这一量约束下只得优化问题，从侧面反映了广告三方博弈的本质：广告主是 通过媒体来完成自己的市场目标，因此一般会有某种协议来约束媒体方。在上面的GD问题中， 这一约束是固定合约的总金额时对量的下限的要求，而在竞价的环境中，则往往会有为了控制花 费的预算上限要求。这些问题虽然市场逻辑有很大不同，都可以表示成为类似的数学优化形式。 这里仍然要再次强调我们的观点，那就是广告主对量的要求是切实存在的，而且在某种意义 上并不比对质的要求低。GD的这种合约方式，是在供给方完全控制投放过程的情况下，相当合 理的一种市场规范。随着在线广告产品的发展，和市场分工的不断细化，媒体直接向广告主以合 约的方式保证流量成为诸多选择中的一种。不过可以肯定的是，对大多数广告主，特别是有一定 品牌诉求的广告主，一定有某一个市场环节会向其提供保证量的服务。这一点贯穿于在线广告的 发展逻辑，也是广告业务的重要特点。 在GD这种合约广告系统中，除了在线分配，还有几个基础性的支持技术。一是受众定向，其 作用不言而喻；二是流量预测(Traffic Forecasting)，对历史上各种人群的流量部分的了解对于做 好在线分配十分关键；三是点击率预测，这在优化目标的计算时经常用的上。受众定向和点击率 预测的问题由于贯穿于计算广告的整个历史进程，我们会在后面合适的章节中做完整的介绍。流 量预测的框架思路本章中会讨论，但具体实现也会用到后文中的广告索引等技术。本章的重点， 在于深入探讨量的约束下对质的优化这一广告中独特而重要的问题，这对于我们深刻理解广告市 场的本质问题相当有帮助。我们将总结一些理论分析成果与在线实用方案，以及框架性的系统实 现。 需要说明的是，GD这个说法，是Yahoo!在其显示广告优质客户市场上的一个具体的产品名 称，并非市场上通用的术语。我们认为这个词比较准确地描述了合约广告中量的约束与质的优 化的关系，因而用它来代表这一类合约广告。当然，这里的担保并不一定是展示量上的担保，

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针对长短时记忆网络(LSTM)不能有效地提取动作前后之间相互关联的信息导致行为识别率偏低的问题,提出了一种基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法。该算法首先从每个视频中提取20帧图像,通过Inceptionv3模型提取图像中的深层特征,然后构建向前和向后的Bi-LSTM神经网络学习特征向量中的时序信息,接着利用注意力机制自适应地感知对识别结果有较大影响的网络权重,使模型能够根据行为的前后关系实现更精确的识别,最后通过一层全连接层连接Softmax分类器并对视频进行分类。通过Action Youtobe和KTH人体行为数据集与现有的方法进行比较,实验结果表明,本文算法有效地提高了行为识别率。