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论文实现源码:LatticeLSTM-github 1.介绍 Lattice LSTM该篇论文发表在ACL 2018的会议上。论文提出了一种用于中文命名实体识别的Lattice LSTM模型,通过在多种数据集上实验,表明这种方法显著优于基于字符和词的方法。与基于字符(character-based)的方法相比,该模型显式的利用了词和词序信息。与基于词(word-based)的方...
History 15 Commits ResumeNER resume ner data May 29, 2018 data add demo data Jul 6, 2018 model init version May 28, 2018 utils init version May 28, 2018 README.md add google drive download Apr 25, 2019 main.py Fix bug: map_location is a paramater of torch.load, not the load_stat...
代码地址:https:// github.com/jiesutd/Latt 本篇文章主要内容将围绕下图中的两点展开: 本文首发于:公众号:AI算法小喵 一文详解中文实体识别模型 Lattice LSTMmp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTY3ODQ1NQ==&mid=2247490018&idx=1&sn=6ffc96b8b6615457cfb47d5d45fc1aa3&chksm=cfe966faf89eefec5d1019...
Code: github.com/v-mipeng/Lex 文章摘要 对于中文命名实体是识别,考虑到实际生产应用,本文主要针对Lattice-LSTM模型的弊端(复杂的模型结构和计算效率低),提出了一种简洁而有效的方法,即将字符符号信息合并到字符向量表示中。这样,我们的方法可以避免引入复杂的序列建模体系结构来对词汇信息进行建模。相反,它只需要微调...
论文链接：https://arxiv.org/abs/1805.02023项目链接：https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 摘要：我们研究了用于中文命名实体识别（NER）的 lattice LSTM 模型，该模型对输入字符序列和所有匹配词典的潜在词汇进行编码。与基于字符的方法相比，该模型显性地利用词和词序信息。与基于词的方法相比，lattice LSTM ...
其他人复现版:https://github.com/LeeSureman/Batch_Parallel_LatticeLSTM 更多、更及时内容欢迎留意微信公众号: 小窗幽记机器学习 LSTM-CRF模型在英文命名实体识别任务中具有显著效果,在中文NER任务中,基于字符的NER模型也明显优于基于词的NER模型(避免分词错误对NER任务的影响)。在基于字符的NER模型中引入词汇信息,...
相关源码:GitHub - jiesutd/LatticeLSTM: Chinese NER using Lattice LSTM. Code for ACL 2018 paper.约1.5K Star 中文翻译:中文实体抽取(NER)论文笔记 中文翻译2:ChineseNER Using LatticeLSTM笔记 介绍 这是一篇2018年发表于 ACL(自然语言处理顶会) 的论文,文中提出了一种基于格子(Lattice)结构的LSTM模型,用于...
论文地址:https://www.aclweb.org/anthology/P18-1144.pdf 代码地址(Pytorch):https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM Abstract 我们研究了一个格结构的LSTM模型,该模型对一系列输入字符以及与一个词典匹配的所有潜在单词进行编码。与基于字符的方法相比,我们的模型显式地利用了单词和单词序列信息。与基于词的方法...
Edit AddRemove Datasets Introduced in the Paper: Resume NER Used in the Paper: Weibo NERMSRA CN NEROntoNotes 4.0 Results from the Paper Edit Ranked #13 onChinese Named Entity Recognition on Resume NER Get a GitHub badge TaskDatasetModelMetric NameMetric ValueGlobal RankResultBenchmark ...