自然语言处理NLP
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中文命名实体识别NER：FLAT
来自ACL2020复旦大学邱锡鹏老师团队的NER领域又一力作：FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer.本文在Lattice LSTM(ACL 2018)的基础上作出了两方面的改进： 作者提出了一种将Lattice图结构无损转换为扁平的Flat结构的方法，并将LSTM替换为了更先进的Transformer Encoder，该方法不仅弥补了Lattice LSTM无法「并行计算」(batchsize=1)的缺陷，而且更好地建模了序列的「长期依赖原创 2021-06-28 15:00:40 · 1308 阅读 · 2 评论 -
Transformer模型：Attention is All you need
参考文献：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/原创 2021-06-24 10:43:53 · 501 阅读 · 0 评论 -
中文命名实体识别NER：Lattice LSTM
参考文献：<>https://www.paperweekly.site/papers/notes/623原创 2021-06-16 16:06:21 · 847 阅读 · 0 评论 -
文本分类：TextCNN
目录一、模型二、损失函数一、模型二、损失函数参考文献：原创 2021-06-15 14:36:03 · 424 阅读 · 1 评论 -
命名实体识别NER:LSTM-CRF模型
一、LSTM-CRF模型参考文献：Neural Architectures for Named Entity Recognition原创 2021-06-10 14:57:30 · 1779 阅读 · 0 评论