用于命名实体识别的可变形堆叠结构
计算与语言
2018-10-01 v2
摘要
用于命名实体识别的神经架构在自然语言处理领域取得了巨大成功。目前，主导架构由作为编码器的双向循环神经网络（RNN）和作为解码器的条件随机场（CRF）组成。在本文中，我们提出一种用于命名实体识别的可变形堆叠结构，其中相邻两层之间的连接是动态建立的。我们通过将该结构适配到不同层来评估可变形堆叠结构。我们的模型在 OntoNotes 数据集上取得了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1809.08730,
title = {Deformable Stacked Structure for Named Entity Recognition},
author = {Shuyang Cao and Xipeng Qiu and Xuanjing Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.08730},
year = {2018}
}