命名实体识别

诸如中文分词、词性标注、命名实体等问题均属于序列标签标注问题。经典的模型有HMM,MEMM,CRF模型，这些都是比较传统的方法，三种模型各有优劣，HMM模型假设观测独立，不依赖观测之间的序列特征，MEMM虽然加入了观测序列之间的跳转特征，但由于采用了局部归一化引入了标记偏置的问题，最后CRF采用全局归一化从而弥补了HMM和MEMM的缺点，但是计算量却比较大。 随着深度学习的兴起，将DNN模型应用到

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