Vi presenterar ett djupt hierarkiskt återkommande nervnätverk för sekvensmärkning. Med tanke på en sekvens av ord använder vår modell djupa gated återkommande enheter på både tecken- och ordnivåer för att koda morfologi och kontextinformation, och tillämpar ett villkorligt slumpmässigt fältlager för att förutsäga taggarna. Vår modell är uppgiftsoberoende, språkoberoende och funktionsfri. Vi utökar vår modell ytterligare till multi-task och crosslingual gemensam utbildning genom att dela arkitektur och parametrar. Vår modell uppnår toppmoderna resultat på flera språk på flera referensuppgifter, bland annat POS-märkning, kapning och NER. Vi visar också att flerspråkig och flerspråkig gemensam utbildning kan förbättra prestandan i olika fall.
Yang m.fl. REF använde en djup RNN för att extrahera både morfologi och kontextinformation om både tecken- och ordnivåer.
Multi-Task Cross-Lingual Sequence Tagging from Scratch
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}