论文阅读笔记：《Contextual String Embeddings for Sequence Labeling》
文章引起我关注的主要原因是在CoNLL03 NER的F1值超过BERT达到了93.09左右，名副其实的state-of-art。考虑到BERT训练的数据量和参数量都极大，而该文方法只用一个GPU训了一周，就达到了state-of-art效果，值得花时间看看。 一句话总结：使用BiLSTM模型，用动态embedding取代静态embedding，character-level的模型输出word-le
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