《Character-Based LSTM-CRF with Radical-Level Features for Chinese Named Entity Recognition》論文解讀

BILSTM+CRF 命名實體識別 關鍵技術調研 實現系統的核心思想和算法描述 數據集 核心思想及算法描述 系統主要模型流程 表示層 讀取數據 分批次輸入數據 詞嵌入 BILSTM層 隱藏層 CRF層 模型評估分析 準確率和召回率 F1 關鍵技術調研 命名實體識別是自然語言處理中的一項基礎又關鍵的技術。命名實體通常指的是文本中具有特別意義的實體，例如人名、地名、組織機構名等等。根據他的定義，可以預

>>阅读原文<<