Abstract 处于领先水平的命名实体识别系统严重依赖于人工设计的特征与特定领域的知识，从而更高效地学习小型 带标记的语料库 。在这篇论文里我们介绍了两种神经结构 一种结构是基于双向LSTM与条件随机场，另一种结构是通过一种基于转换 Shift Reduce解析的算法构造并标记了单词。我们的模型依赖于单词信息的两个来源：一是从带监督语料库中学习的基于单字的词表示，二是从无注释语料库中学习的非监督 ...
2018-06-20 12:44 0 1350 推荐指数：
一、本文主要内容 主要介绍了两中命名实体识别的模型，第一种是老生常谈的bi-LSTM-CRF模型，这个在论文的实践领域中，已经有很多改进的方法，比如添加字符级别的嵌入，加入attention机制等等，第二种是一个目前我还未读到的一个模型，Transition-Based Chunking ...
摘要 本论文提出了一个新的框架，MGNER，该框架是为了解决多粒度命名实体识别，该任务是指一个句子中的多个实体不会发生重叠或者完全被嵌套的情况。不同于传统的方法把NER视为序列标注任务并连续标注实体，MGNER在多粒度上检测并识别实体：它能够识别命名实体，而无需显式地假定不重叠或完全嵌套的结构 ...
论文标题：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址：https://www.cs.cmu.edu ...
论文地址：https://aclanthology.org/2021.acl-long.121.pdf 代码地址：https://github.com/CoderMusou/MECT4CNER Abstract 近年来，在中文命名实体识别（NER）中，词语增强已成为一种非常流行的方法，它可 ...
论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.04474 Abstract BiLSTMs结构在NLP的任务中广泛应用，最近，全连接模型Transformer大火，它的 self-attention 机制和强大的并行计算能力使其在众多模型中脱颖而出，但是，原始版本 ...
论文标题：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 论文作者： Baoguang Shi ...
动机（Motivation） 在自动语音识别（Automated Speech Recognition, ASR）中，只是把语音内容转成文字，但是人们对话过程中除了文本还有其它重要的信息，比如语调，情感，响度。这些信息对于语音的理解也是很重要的。本文关注其中一个点，如何识别出语音的情感，即语音 ...
python机器学习-乳腺癌细胞挖掘（博主亲自录制视频）https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003 ...
