今天上午看的这篇文章主要想解决的问题是BiLSTM-CRF在不同语料库上的泛化性能不好，因此提出了3种解决的方案以提高模型在不同语料库之间的泛化能力：
1.variational dropout
相比于原来只在词嵌入层加入dropout，现在将variational dropout加入到输入层、隐藏层和输出层
2.transfer learning
3.multi-task learning
最终的结论是：表现最好的模型是variational dropout+multi-task learning组合的模型
目前命名实体识别领域的一些新问题：
ELMo模型：
biLM
今天上午看的这篇文章主要想解决的问题是BiLSTM-CRF在不同语料库上的泛化性能不好，因此提出了3种解决的方案以...
写在前面 Sequence Labeling主要涉及到了 POS tagging 、Named Entity Re...
NER：Named Entity RecognitionNED：Named Entity Disambiguati...
题目：Named Entity Recognition and Relation Extractionusing ...
Discontinuous Named Entity Recognition as Maximal Clique ...
论文《A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition...
论文阅读： 《Knowledge-enhanced biomedical named entity recogni...
ModuleNotFoundError: No module named 'CommandNotFound' Re...
Collobert等提出一个有效的神经网络模型，只需要little feature engineering而不是在...
Abstract We investigated a novel deep learning method to ...
本文标题：Towards reliable named entity re
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/hvsbuktx.html
网友评论