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先验知识.在阅读本博文之前，您唯一需要了解的就是什么是命名实体识别。.如果您不了解神经网络、CRF或者其他相关概念，请不要担心，我会尽可能地将这些讲的通俗易懂。.1.引言.对于命名实体识别来讲，目前比较流行的方法是基于神经网络，例如，论文[1...
原因如下：.1.BERT+BiLSTM+CRF>BiLSTM+CRF.多了一层BERT初始化wordembedding，比随机初始化肯定要好，这个就不多解释了。.2.BERT+BiLSTM+CRF>BERT+CRF.首先BERT使用的是transformer，而transformer是基于self-attention的，也就是在计算的过程当中是弱化了位置信息的（仅靠positionembedding...
基于BiLSTM-CRF模型的中文命名实体识别研究与实现.曾勇.【摘要】：命名实体识别是自然语言处理领域的一个分支以及一个关键技术,其任务目标是识别出文本数据中存在的特定意义或者指代性强的实体名,其识别结果将进一步影响到自然语言处理的后续任务...
[3]张祝玉,任飞亮,朱靖波.基于条件随机场的中文命名实体识别特征比较研究[C]//第4届全国信息检索与内容安全学术会议论文集.2008.[4]HuangZ,XuW,YuK.BidirectionalLSTM-CRFmodelsforsequencetagging[J].arXivpreprintarXiv:1508.01991,2015.
先验知识.在阅读本博文之前，您唯一需要了解的就是什么是命名实体识别。.如果您不了解神经网络、CRF或者其他相关概念，请不要担心，我会尽可能地将这些讲的通俗易懂。.1.引言.对于命名实体识别来讲，目前比较流行的方法是基于神经网络，例如，论文[1...
原因如下：.1.BERT+BiLSTM+CRF>BiLSTM+CRF.多了一层BERT初始化wordembedding，比随机初始化肯定要好，这个就不多解释了。.2.BERT+BiLSTM+CRF>BERT+CRF.首先BERT使用的是transformer，而transformer是基于self-attention的，也就是在计算的过程当中是弱化了位置信息的（仅靠positionembedding...
基于BiLSTM-CRF模型的中文命名实体识别研究与实现.曾勇.【摘要】：命名实体识别是自然语言处理领域的一个分支以及一个关键技术,其任务目标是识别出文本数据中存在的特定意义或者指代性强的实体名,其识别结果将进一步影响到自然语言处理的后续任务...
[3]张祝玉,任飞亮,朱靖波.基于条件随机场的中文命名实体识别特征比较研究[C]//第4届全国信息检索与内容安全学术会议论文集.2008.[4]HuangZ,XuW,YuK.BidirectionalLSTM-CRFmodelsforsequencetagging[J].arXivpreprintarXiv:1508.01991,2015.
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