De flesta av sekvens taggning uppgifter i naturligt språk bearbetning kräver att känna igen segment med viss syntaktisk roll eller semantisk mening i en mening. De hanteras vanligtvis med villkorliga Random Fields (CRF), som gör indirekt ordnivå modellering över ordnivå funktioner och därmed inte kan utnyttja segment-nivå information fullt ut. Semi-Markov Conditional Random Fields (Semi-CRFs) modellsegment direkt men utvinning segment-nivå funktioner för Semi-CRFs är fortfarande ett mycket utmanande problem. Detta papper presenterar Gated Recursive Semi-CRFs (grSemi-CRFs), som modellsegment direkt och automatiskt lära segmentnivå funktioner genom en grindad rekursiv konvolutionella neurala nätverk. Våra experiment på textbitning och namngivna entitetsigenkänning (NER) visar att grSemi-CRFs i allmänhet överträffar andra neurala modeller.
REF och Ye och Ling (2018) tillämpar semi-CRF på indata på ordnivå för namngiven enhetsigenkänning.
Segment-Level Sequence Modeling using Gated Recursive Semi-Markov Conditional Random Fields
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}