Tvåvägslångt kortfristigt minne Recurrent Neural Network (BLSTM-RNN) har visat sig vara mycket effektivt för taggning av sekventiella data, t.ex. taluttalanden eller handskrivna dokument. Medan ordet inbäddning har degraderats som en kraftfull representation för att karakterisera de statistiska egenskaperna hos naturligt språk. I denna studie föreslår vi att använda BLSTM-RNN med ordet inbäddning för del-av-tal (POS) taggning uppgift. När det testas på Penn Treebank WSJ-testuppsättning uppnås en toppmodern prestanda på 97.40 taggningsnoggrannhet. Utan att använda morfologiska egenskaper, kan detta tillvägagångssätt också uppnå en bra prestanda jämförbar med Stanford POS tagger.
REF använde bi-LSTM på WSJ och rapporterade en toppmodern prestanda.
Part-of-Speech Tagging with Bidirectional Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}