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2024-02-05 15:45
阿里巴巴_算法工程师
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践 1.GRU简介 GRU(Gate Recurrent Unit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与 LSTM 类似通过门控单元解决 RNN 中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与 LSTM 相比,GRU 内部的网络架构较为简单。 GRU 内部结构 RU 网络内部包含两个门使用了更新门(update gate)与重置门(reset gate)。重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合,更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1,更新门...
NLP/知识图谱:信息抽...
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