命名實體識別

諸如中文分詞、詞性標註、命名實體等問題均屬於序列標籤標註問題。經典的模型有HMM,MEMM,CRF模型，這些都是比較傳統的方法，三種模型各有優劣，HMM模型假設觀測獨立，不依賴觀測之間的序列特徵，MEMM雖然加入了觀測序列之間的跳轉特徵，但由於採用了局部歸一化引入了標記偏置的問題，最後CRF採用全局歸一化從而彌補了HMM和MEMM的缺點，但是計算量卻比較大。 隨着深度學習的興起，將DNN模型應用到

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