Många naturligt språkförståelse (NLU) uppgifter, såsom ytlig tolkning (dvs. textskärning) och semantisk slot fyllning, kräver tilldelning av representativa etiketter till meningsfulla bitar i en mening. De flesta av de nuvarande djupa neurala nätverk (DNN) baserade metoder anser dessa uppgifter som en sekvens märkning problem, där ett ord, snarare än en bit, behandlas som den grundläggande enheten för märkning. Dessa bitar härleds sedan från de vanliga IOB-etiketterna (Inside-OutsideBeginning). I detta dokument föreslår vi ett alternativt tillvägagångssätt genom att undersöka användningen av DNN för sekvensskärning, och föreslår tre neurala modeller så att varje bit kan behandlas som en komplett enhet för märkning. Experimentella resultat visar att de föreslagna neurala sekvensen buckling modeller kan uppnå start-of-the-art prestanda på både texten buckling och slot fylla uppgifter.
De flesta av de nuvarande metoderna ansåg dessa uppgifter som en sekvens taggning problem REF.
Neural Models for Sequence Chunking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}