簡單的NER模型實現——CRF+LSTM

記錄從零到實現CRF+LSTM的整個過程 查找概述，瞭解實現的過程【1h30min】 建立模型【3h】 背景知識 NER 神經網絡成爲可以有效處理許多NLP任務的模型。這類方法對於序列標註任務（如CWS、POS、NER）的處理方式是類似的，將token從離散one-hot表示映射到低維空間中成爲稠密的embedding，隨後將句子的embedding序列輸入到RNN中，用神經網絡自動提取特徵，So

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