双向LSTM-CNN的命名实体识别：双向LSTM-CNN的命名实体识别-源码
更好的NER
具有双向LSTM-CNN的命名实体识别
命名实体识别的双向LSTM_CNN的keras实现。 原始论文可以在找到
该实现与原始论文的不同之处在于：
不考虑词典
使用存储桶可加快培训速度
使用nadam优化程序代替SGD
结果
该模型在约70个时期内产生90.9％的测试F1得分。 对于给定的体系结构，本文产生的结果是91.14体系结构（带有emb + caps的BILSTM-CNN）
数据集
conll-2003
论文网络模型
使用Keras构建网络模型
运行脚本
python3 nn.py
要求
0) nltk
1) numpy
2) Keras==2.1.2
3) T
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评论信息
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