卯卯 | 炼就一手绝世刀法！
日出东海落西山，愁也一天，喜也一天。遇事不钻牛角尖，人也舒坦，心也舒坦！
2019-04-01 16:24:33
NER-Lattice LSTM（这是一个序列标准问题，可以放到任何序列标准问题中使用）——目前中文命名实体识别最好的模型
原理：将成词的词向量也加入到字向量到中。LSTM结构如下：所有能够加入到特征的词语的词向量预先训练好的。如果某个词语不在预先训练好的词向量文件（如下图）中，我们是没有特征加入进去的。
作者:yangli | 分类:自然语言处理 | 浏览:1178 | 评论:0
2019-04-01 15:57:30
序列标准问题-NER从机器学习CRF++到膨胀卷积神经网络到BERT的NER.
CRF++的命名实体识别可以参考之前我写的blog。17年用的膨胀卷积神经网络，2018年bert (transfoemer ,attention机制)——+latticeLSTM(结构化的LSTM)目前NER最好的模型。
作者:yangli | 分类:自然语言处理 | 浏览:974 | 评论:0
2019-04-01 15:55:05
序列标准问题-分词，命名实体识别，词性标准，短语块的识别（名词模块，动词模块），意图识别
序列标准问题-分词，命名实体识别，词性标准，短语块的识别（名词模块，动词模块），意图识别都是序列标准问题。占了接近NLP任务的1/3.
作者:yangli | 分类:自然语言处理 | 浏览:950 | 评论:0
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