Abstrakt. Detta dokument visar end-to-end neural nätverk arkitekturer för vietnamesiska namngivna enhet igenkänning. Vår bästa modell är en kombination av tvåvägslångt kort-term minne (Bi-LSTM), Convolutional Neural Network (CNN), Conditional Random Field (CRF), med förtränade ord inbäddningar som ingång, vilket uppnår en F1 poäng på 88.59% på en standard testuppsättning. Vårt system kan uppnå en jämförbar prestanda med det förstklassiga systemet i VLSP-kampanjen utan att använda några syntaktiska eller handgjorda funktioner. Vi ger också en omfattande empirisk studie om att använda gemensamma djupinlärningsmodeller för vietnamesiska NER, både på ord- och karaktärsnivå.
Senast föreslogs ett mer avancerat end-to-end-system för vietnamesiska NER med LSTMs, vilket gav en F1-poäng på 88,59%.
End-to-end Recurrent Neural Network Models for Vietnamese Named Entity Recognition: Word-level vs. Character-level
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}