An attention-based BiLSTM-CRF approach to document-level chemical named entity recognition

Abstract 基于传统的机器学习，其性能在很大程度上取决于特征工程。并且，这些方法是具备标记不一致问题的句子级方法。react 咱们提出了一种神经网络方法，（Att-BiLSTM-CRF）用于文档NER。 该方法利用经过Att得到的文档级全局信息来在文档中实施同一令牌的多个实例之间标记一致性git 1 Introduction 在实践中，传统机器学习方法和深度学习方法都将N​​ER视为句子级任

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