Vi undersöker designutmaningarna med att bygga effektiva och effektiva neurala sekvensmärkningssystem, genom att reproducera tolv neurala sekvensmärkningsmodeller, som inkluderar de flesta av de state-of-the-art strukturer, och genomföra en systematisk modelljämförelse på tre riktmärken (d.v.s. NER, Chunking och POS-märkning). Missuppfattningar och inkonsekventa slutsatser i befintlig litteratur undersöks och klargörs under statistiska experiment. I jämförelse- och analysprocessen kommer vi fram till flera praktiska slutsatser som kan vara användbara för praktiker.
al REF bygga en neural sekvens märkning ram 7 för att reproducera state-of-the-art modeller, medan vi bygger en bärbar ram och även utföra experiment på olika språk och domäner.
Design Challenges and Misconceptions in Neural Sequence Labeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}