【论文笔记】Neural Architectures for Named Entity Recognition

NER的深度学习方法：最经典最state-of-the-art的模型就是LSTM+CRF 本文最大的特点是应用pre-trained word embedding，以及character-based word embedding，更好的捕捉到了形态和正交的信息。 以下是CRF层训练模型，数据流动图，以及训练过程中计算scores的大致流程，在infer新的word’s label时，previou

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