bilstm+crf是一种用于序列标注任务的深度学习模型。其中,biLSTM是双向长短期记忆网络,它能够捕捉输入序列中的前后信息;而CRF则是一种条件随机场,它能够对输出序列进行解码,使得相邻的标签之间具有一定的相关性。这种结构通常用于命名实体识别、分词等任务中。在训练过程中,首先使用biLSTM对输入序列进行编码,然后使用CRF...
biLSTM+crf结构 LSTM crf 作者其他创作 大纲/内容 T-S 烤肉 concat Bi-LSTM Embeding Null C-S Loc-E 韩国 论文引用:Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging2015年百度的论文抽取了人工特征追加到embeding中,并且concate到lstm的输出层,送入crf训练。达到缩短训练时间,更快收敛的效果 奥林匹克 ...