De avancerade sekvensmärkningssystemen kräver traditionellt stora mängder uppgiftsspecifik kunskap i form av handgjorda funktioner och förbehandling av data. I detta dokument introducerar vi en ny neutral nätverksarkitektur som automatiskt drar nytta av både ord- och teckennivåer genom att använda kombination av dubbelriktad LSTM, CNN och CRF. Vårt system är verkligen end-to-end, kräver ingen funktionsteknik eller förbehandling av data, vilket gör det tillämpligt på ett brett spektrum av sekvensmärkning uppgifter. Vi utvärderar vårt system på två datauppsättningar för två sekvensmärkningsuppgifter -Penn Treebank WSJ corpus för del-of-speech-märkning (POS) och CoNLL 2003 corpus för namngiven enhetsigenkänning (NER). Vi får toppmodern prestanda på båda datauppsättningarna -97,55% noggrannhet för POS-märkning och 91,21% F1 för NER.
REF använder CNN snarare än LSTM för att komponera tecken i en Bi-LSTM-CRF, vilket ger toppmodern prestanda på del-av-tal taggning och CoNLL NER utan lexikon.
End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}