一种基于深度强化学习的增强型通用序列标注新系统
机器学习
2018-12-27 v1 计算与语言
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摘要
在本文中，提出了一种新的基于深度强化学习的增强型通用序列标注系统。该新系统包含两部分：一个基于深度神经网络（DNN）的序列标注模型和一个基于深度强化学习（DRL）的增强型标注器。该增强型标注器通过对少数标签数据进行建模，帮助提升系统性能。使用 ATIS 和 CoNLL-2003 基准数据集，在 SLU 和 NLU 序列标注任务上对该新系统进行了评估，以展示该新系统在通用标注任务上的出色性能。以 F1 分数评估，结果表明该新系统在 ATIS 数据集上比当前 SOTA 模型高出 1.9%，在 CoNLL-2003 数据集上高出 1.4%。
引用
@article{arxiv.1812.10234,
title = {A New Concept of Deep Reinforcement Learning based Augmented General Sequence Tagging System},
author = {Yu Wang and Abhishek Patel and Hongxia Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.10234},
year = {2018}
}
备注
Published at 2018 COLING