IDCNN论文地址:Fast and Accurate Entity Recognition with Iterated Dilated Convolutions[1]. 原论文不详细介绍了,就对该论文做一个总结吧。 IDCNN与传统CNN比较 我们知道CNN运用于文本处理,有一个劣势,就是经过卷积之后,末层神经元可能只是得到了原始输入数据中一小部分的信息。所以为了获取上下文信息,可能就需要...
摘要 目前,BILSTM+NER被广泛应用于NER任务中,尽管BILSTM在NER任务中有很好的表现,但是却不能充分利用GPU的并行性,导致该模型的想能较差,因此论文提出了一种更快的替代方案-Iterated Dilated Convolutional Ne…
目的:基于膨胀卷积+条件随机场(IDCNN+CRF)和注意力机制进行电子病历的实体识别,观察识别效果及模型的稳定性。 方法:电子病历实体识别的实体抽取环节采用IDCNN+CRF架构,实体对齐环节采用Seq2Seq+注意力机制的翻译框架。与其他算法模型比较,观...
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信息提取中文 中文信息提取(包括命名实体识别,关系提取等)专注于最新的深度学习方法。 为了清楚起见,该项目有几个子任务,分别带有详细的README.md。 文件夹RE_BGRU_2ATT /中的详细信息 文件夹NER_IDCNN_CRF /中的详细信息 详情 参考点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...