【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 A ...
原文：TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition
論文地址：https: arxiv.org abs . 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，原始版本的 Transformer 在命名體識別 NER 中表現卻不像在其他領域中那么好，本文將介紹一種叫 TENER 的模型，是在 Transf ...
2020-04-27 21:35 0 1870 推薦指數：
相關推薦
【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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
transformer的encoder和decoder學習
https://www.infoq.cn/article/lteUOi30R4uEyy740Ht2，這個后半部分講的不錯！ 1.Transformer Encoder （N=6 層，每層包括 2 個 sub-layers）： 上面這個圖真的講的十分清楚了。 multi-head ...
Transformer模型---encoder
中 Transformer 用於 encoder - decoder 架構。事實上 Transformer 可以單獨 ...
Transformer之encoder原理
前言 前幾天寫了一篇關於BERT的博文，里面用到了Transformer的編碼器，但是沒有具體講它的原理，所以在這篇文章里做一個補充。本文只闡述編碼器encoder的部分，只做一個重點部分流程的概括，具體的最好還是看看原論文，然后關於解碼器的部分之后有機會再講。 encoder原理 我們主要 ...