Vi föreslår en enhetlig neural nätverk arkitektur och lärande algoritm som kan tillämpas på olika naturliga språk bearbetning uppgifter inklusive: del-av-tal taggning, bitning, namngivna enhet igenkänning, och semantisk roll märkning. Denna mångsidighet uppnås genom att försöka undvika uppgiftsspecifik ingenjörskonst och därmed bortse från en hel del förkunskaper. Istället för att utnyttja konstgjorda inmatningsfunktioner som är noggrant optimerade för varje uppgift, lär sig vårt system interna representationer på grundval av stora mängder mestadels omärkta träningsdata. Detta arbete används sedan som grund för att bygga ett fritt tillgängligt märkningssystem med bra prestanda och minimala beräkningskrav.
Collobert m.fl. REF föreslår en enhetlig neural nätverk arkitektur och lärande algoritm för att göra olika NLP uppgifter och också uppnå ett bättre resultat för NER uppgift.
Natural Language Processing (almost) from Scratch
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}