用于序列建模的混合神经网络模型：三界之长
机器学习
2019-09-17 v1 机器学习
摘要
我们提出一种具有近年来最成功神经模型主要特征的神经架构：双向 RNN、编码器-解码器以及 Transformer 模型。在三个序列标注任务上的评估取得了接近所有任务最优水平的结果，且在部分任务上优于最优水平，显示了该混合架构对此类任务的适用性。
引用
@article{arxiv.1909.07102,
title = {Hybrid Neural Models For Sequence Modelling: The Best Of Three Worlds},
author = {Marco Dinarelli and Loïc Grobol},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.07102},
year = {2019}
}
备注
12 pages + bibliography. English version, and slight improvement, of the paper published at the French conference TALN 2019