【论文翻译】Neural Architectures for Named Entity Recognition
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 ...
原文：第五篇：Neural Architectures for Named Entity Recognition
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 Model，它使用类似于基于过渡的依赖解析 transition based dependencyparsin ...
2020-04-13 21:50 0 731 推荐指数：
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