【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 ...
原文：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 Model，它使用類似於基於過渡的依賴解析 transition based dependencyparsin ...
2020-04-13 21:50 0 731 推薦指數：
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