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.
REF är den första att tillämpa BiLSTM-CRF modell för sekvens taggning uppgift, men detta arbete använder tunga funktionsteknik för att extrahera tecken-nivå funktioner.
Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}