CS224n 命名实体识别

最新推荐文章于 2025-09-07 19:29:44 发布

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#人工智能

本文介绍了一个基于窗口的基线模型，并逐步进阶到RNN和GRU等深度学习方法进行命名实体识别的过程。通过模拟自动机和推导展示了RNN的一些局限性及梯度剪裁的应用。

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先实现基于窗口的基线模型，然后进阶到RNN和GRU。中间利用对自动机的模拟和推导展示RNN的缺点，演示梯度剪裁的作用。这是Latex解答，代码已提交，最后还有一个彩蛋。1 命名实体识别初步定位命名实体并将其分类到：人名PER组织名ORG地名LOC其他MISC加上非命名实体O一共5类。连续的标注视为同一个实体。比如样本$x^{(t)}$与标注$y^{(t)}$以及预测结果$\hat{y}^{(t)}$：var mathConfig = {jax: ["input/TeX", "output/HTML-CSS"...

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