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这篇论文介绍了用于SequenceTagging的LSTM网络、BiLSTM网络、CRF网络、LSTM-CRF网络、BiLSTM-CRF网络，并比较将它们在NLP序列标注任务（POS、Chunking、NER）中的性能与准确率，重点介绍了BiLSTM-CRF网络。本篇论文应该是首次
网上资料真的是非常丰富（杂乱），每次想要很清楚地了解一些算法原理都找不到比较有代表性，通俗易懂的。另外，自己以前很多内容看过理解了，当时更多地操作是收藏，但是结果就呵呵了（收藏过的东西基本上很少再去…
自然语言这几年也可以说是飞速发展，不过好长一段时间没有接触了，最近偶然有机会了解一下，特此补充相关知识点。关于BiLSTM尚不太理解的可以看之前的内容：梦里寻梦：（五）通俗易懂理解——双向LSTM关于BiLSTM…
2层biLSTM；biLSTM层向量维度4096维；投影层词向量维度：512维。从最底层词嵌入层到第一层biLSTM输出层之间还有一个残差链接。最终模型输入的是128个句子（一批）正反向512维的词向量，词向量经过字符卷积得到，每个句子截断为20个词，不足的
在学习LSTM的时候，查阅了很多论文，将其分类整理于此，便于一些新学习LSTM的人据此寻找自己需要的论文。（都是一些经典论文，不包含前沿论文）1、序列预测问题SequenceonWikipedia.OnPredictionUsingVariableOrderMarkovModels,2004.SequenceLearning:FromRecognitionandPredictiontoSequentialDecisionMaking,2001.
动态NTM（参见论文：DynamicNeuralTuringMachinewithSoftandHardAddressingSchemes）可发展神经图灵机（参见论文：EvolvingNeuralTuringMachinesforReward-basedLearning）视觉注意的循环模型（参见论文：RecurrentModelsof…
BILSTM+CRF实战2.1为什么需要添加CRF层？2.2如何计算损失函数？2.3实战环节-----第一菇-基础知识-----1.1CRF到底是什么？本段主要用于讲述与CRF有关的基础概念。
7)论文解读:BERT模型及fine-tuning8)NLP突破性成果BERT模型详细解读9)干货|BERTfine-tune终极实践教程:奇点智能BERT实战教程，在AIChallenger2018阅读理解任务中训练一个79+的模型。10)【BERT详解】《DissectingBERT》byMiguelRomero
本文是爱奇艺人工智能研究组2018年的论文，本文创新之处在于将关键词识别转化序列标注任务，将BiLSTM-CRF运用在识别关键词。BiLSTM-CRF常用于命名实体识别、分词、词性标注等任务。原论文获取方式：关键词抽取即可获取。BERT-BiLSMT-CRF
论文名称：GNTeamat2018n2c2:Feature-augmentedBiLSTM-CRFfordrug-relatedentityrecognitioninhospitaldischargesummaries作者：MaksimBelousov/NikolaMilosevic/GhadaAlfattni...
这篇论文介绍了用于SequenceTagging的LSTM网络、BiLSTM网络、CRF网络、LSTM-CRF网络、BiLSTM-CRF网络，并比较将它们在NLP序列标注任务（POS、Chunking、NER）中的性能与准确率，重点介绍了BiLSTM-CRF网络。本篇论文应该是首次
网上资料真的是非常丰富（杂乱），每次想要很清楚地了解一些算法原理都找不到比较有代表性，通俗易懂的。另外，自己以前很多内容看过理解了，当时更多地操作是收藏，但是结果就呵呵了（收藏过的东西基本上很少再去…
自然语言这几年也可以说是飞速发展，不过好长一段时间没有接触了，最近偶然有机会了解一下，特此补充相关知识点。关于BiLSTM尚不太理解的可以看之前的内容：梦里寻梦：（五）通俗易懂理解——双向LSTM关于BiLSTM…
2层biLSTM；biLSTM层向量维度4096维；投影层词向量维度：512维。从最底层词嵌入层到第一层biLSTM输出层之间还有一个残差链接。最终模型输入的是128个句子（一批）正反向512维的词向量，词向量经过字符卷积得到，每个句子截断为20个词，不足的
在学习LSTM的时候，查阅了很多论文，将其分类整理于此，便于一些新学习LSTM的人据此寻找自己需要的论文。（都是一些经典论文，不包含前沿论文）1、序列预测问题SequenceonWikipedia.OnPredictionUsingVariableOrderMarkovModels,2004.SequenceLearning:FromRecognitionandPredictiontoSequentialDecisionMaking,2001.
动态NTM（参见论文：DynamicNeuralTuringMachinewithSoftandHardAddressingSchemes）可发展神经图灵机（参见论文：EvolvingNeuralTuringMachinesforReward-basedLearning）视觉注意的循环模型（参见论文：RecurrentModelsof…
BILSTM+CRF实战2.1为什么需要添加CRF层？2.2如何计算损失函数？2.3实战环节-----第一菇-基础知识-----1.1CRF到底是什么？本段主要用于讲述与CRF有关的基础概念。
7)论文解读:BERT模型及fine-tuning8)NLP突破性成果BERT模型详细解读9)干货|BERTfine-tune终极实践教程:奇点智能BERT实战教程，在AIChallenger2018阅读理解任务中训练一个79+的模型。10)【BERT详解】《DissectingBERT》byMiguelRomero
本文是爱奇艺人工智能研究组2018年的论文，本文创新之处在于将关键词识别转化序列标注任务，将BiLSTM-CRF运用在识别关键词。BiLSTM-CRF常用于命名实体识别、分词、词性标注等任务。原论文获取方式：关键词抽取即可获取。BERT-BiLSMT-CRF
论文名称：GNTeamat2018n2c2:Feature-augmentedBiLSTM-CRFfordrug-relatedentityrecognitioninhospitaldischargesummaries作者：MaksimBelousov/NikolaMilosevic/GhadaAlfattni...
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