NER模型有哪些经典的神经网络结构
时间: 2023-11-12 09:05:42 浏览: 256
神经网络例子
经典的 NER(Named Entity Recognition)模型主要有以下几种神经网络结构:
1. BiLSTM-CRF(Bidirectional LSTM with Conditional Random Fields):这是目前应用最广泛的 NER 模型之一,它使用双向 LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)进行特征提取,并使用条件随机场(CRF)进行标签推断。
2. CNN-BiLSTM-CRF(Convolutional Neural Networks + Bidirectional LSTM + Conditional Random Fields):该模型在 BiLSTM-CRF 模型的基础上加入了卷积神经网络(CNN),用于提取更多的特征。
3. ID-CNN(Iterated Dilated Convolutional Neural Network):该模型使用了多层的迭代膨胀卷积神经网络,可以捕捉不同尺度上的特征。
4. Transformer-CRF(Transformer with Conditional Random Fields):该模型使用了 Transformer 结构进行特征提取,并使用 CRF 进行标签推断。
这些模型在 NER 任务中都有着很好的表现,具体的选择需要根据应用场景和需求进行考虑。
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