Konventionell visdom är att handgjorda funktioner är överflödiga för djupt lärande modeller, eftersom de redan lär sig tillräckliga framställningar av text automatiskt från corpora. I detta arbete testar vi detta påstående genom att föreslå en ny metod för att utnyttja handgjorda funktioner som en del av en ny hybrid inlärningsmetod, som innehåller en funktion auto-encoder förlust komponent. Vi utvärderar uppgiften att namngivna enhetsigenkänning (NER), där vi visar att inklusive manuella funktioner för del av tal, ordformer och giktare kan förbättra prestandan hos en neural CRF-modell. Vi får en F 1 av 91.89 för CoNLL-2003 engelska delad uppgift, vilket avsevärt överträffar en samling av mycket konkurrenskraftiga grundmodeller. Vi presenterar också en ablation studie som visar vikten av autoencoding, över att använda funktioner som antingen ingångar eller utgångar ensam, och dessutom visar inklusive autoencoder komponenter minskar utbildningskraven till 60%, samtidigt som samma prediktiv noggrannhet.
REF föreslog en förlust av automatisk kodning med handgjorda funktioner, inklusive giktare, för att förbättra noggrannheten.
Evaluating the Utility of Hand-crafted Features in Sequence Labelling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}