論文閱讀筆記：《Contextual String Embeddings for Sequence Labeling》
文章引起我關注的主要原因是在CoNLL03 NER的F1值超過BERT達到了93.09左右，名副其實的state-of-art。考慮到BERT訓練的數據量和參數量都極大，而該文方法只用一個GPU訓了一週，就達到了state-of-art效果，值得花時間看看。 一句話總結：使用BiLSTM模型，用動態embedding取代靜態embedding，character-level的模型輸出word-le
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