論文學習-End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF
1.傳統方法和問題 本文要解決的是序列標註的問題，可用於POS、NER等任務。 大部分傳統的高效模型是線性統計模型，包括HMM，CRF等。 這些模型十分依賴手工標註特徵，需要引入外部相關資源（名稱庫），普適性差。 導致序列標註模型很難去應用到新的標記任務上。 近些年有一些非線性神經網絡模型用詞向量（Word Embedding）作爲輸入，頗爲成功，但是如果僅依賴詞向量，效果將變得很差。 2.本文的
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