论文学习 -- Attending to Characters in Neural Sequence Labeling Models
2016 COLING 的一篇文章，在序列标注的框架里，同时使用character级别的embedding和word级别的embedding 并且在两种embedding之间使用attention的机制结合 序列标注模型: BI-LSTM + CRF, 有一个问题不太理解： 为什么这里要加一个层，解释的理由不是太理解。 loss function是最小化负的正样本的log概率，概率是CRF得到的
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