I detta dokument föreslår vi en mängd modeller baserade på Long Short-Term Memory (LSTM) för sekvensmärkning. Dessa modeller inkluderar LSTM-nätverk, dubbelriktade LSTM-nätverk (BI-LSTM), LSTM med ett villkorligt slumpmässigt fältskikt (CRF) (LSTM-CRF) och dubbelriktat LSTM med ett CRF-skikt (BI-LSTM-CRF). Vårt arbete är det första att tillämpa en dubbelriktad LSTM CRF (benämns som BI-LSTM-CRF) modell för NLP-riktmärke sekvens taggning dataset. Vi visar att BI-LSTM-CRF-modellen effektivt kan använda både tidigare och framtida inmatningsfunktioner tack vare en dubbelriktad LSTM-komponent. Det kan också använda mening nivå tagg information tack vare en CRF lager. BI-LSTM-CRF-modellen kan producera toppmodern (eller nära) noggrannhet på POS-, bitnings- och NER-datamängder. Dessutom är det robust och har mindre beroende av ordet inbäddning jämfört med tidigare observationer.
Huang m.fl. REF beskriver ett tvåvägslångt kortfristigt minnesnätverk (LSTM) modell, en typ av återkommande neurala nätverk (RNN), med ett villkorat slumpmässigt fält (CRF) skikt, som inkluderar handgjorda funktioner specialiserade för uppgiften att namngiven enhet erkännande.
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}