第五篇：Neural Architectures for Named Entity Recognition
一、本文主要內容 主要介紹了兩中命名實體識別的模型，第一種是老生常談的bi-LSTM-CRF模型，這個在論文的實踐領域中，已經有很多改進的方法，比如添加字符級別的嵌入，加入attention機制等等，第二種是一個目前我還未讀到的一個模型，Transition-Based Chunking ...
原文：【論文翻譯】Neural Architectures for Named Entity Recognition
Abstract 處於領先水平的命名實體識別系統嚴重依賴於人工設計的特征與特定領域的知識，從而更高效地學習小型 帶標記的語料庫 。在這篇論文里我們介紹了兩種神經結構 一種結構是基於雙向LSTM與條件隨機場，另一種結構是通過一種基於轉換 Shift Reduce解析的算法構造並標記了單詞。我們的模型依賴於單詞信息的兩個來源：一是從帶監督語料庫中學習的基於單字的詞表示，二是從無注釋語料庫中學習的非監督 ...
2018-06-20 12:44 0 1350 推薦指數：
相關推薦
論文翻譯筆記：Multi-Grained Named Entity Recognition
摘要 本論文提出了一個新的框架，MGNER，該框架是為了解決多粒度命名實體識別，該任務是指一個句子中的多個實體不會發生重疊或者完全被嵌套的情況。不同於傳統的方法把NER視為序列標注任務並連續標注實體，MGNER在多粒度上檢測並識別實體：它能夠識別命名實體，而無需顯式地假定不重疊或完全嵌套的結構 ...
深度學習論文翻譯解析（五）：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition
論文標題：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 論文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 論文地址：https://www.cs.cmu.edu ...
【論文閱讀】MECT: Multi-Metadata Embedding based Cross-Transformer for Chinese Named Entity Recognition
論文地址：https://aclanthology.org/2021.acl-long.121.pdf 代碼地址：https://github.com/CoderMusou/MECT4CNER Abstract 近年來，在中文命名實體識別（NER）中，詞語增強已成為一種非常流行的方法，它可 ...
TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition
論文地址：https://arxiv.org/abs/1911.04474 Abstract BiLSTMs結構在NLP的任務中廣泛應用，最近，全連接模型Transformer大火，它的 self-attention 機制和強大的並行計算能力使其在眾多模型中脫穎而出，但是，原始版本 ...
深度學習論文翻譯解析（二）：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition
論文標題：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 論文作者： Baoguang Shi ...
論文筆記：Emotion Recognition From Speech With Recurrent Neural Networks
動機（Motivation） 在自動語音識別（Automated Speech Recognition, ASR）中，只是把語音內容轉成文字，但是人們對話過程中除了文本還有其它重要的信息，比如語調，情感，響度。這些信息對於語音的理解也是很重要的。本文關注其中一個點，如何識別出語音的情感，即語音 ...
自然語言18_Named-entity recognition
python機器學習-乳腺癌細胞挖掘（博主親自錄制視頻）https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003 ...