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患者笔记去识别化的深度学习架构：实现和评估
本文基于深度上下文词嵌入和变分的 Bi-LSTM 模型，使用最新的自然语言处理技术，实现从临床记录中去除个人身份信息的任务，以两个黄金标准数据集为基础，并证明该架构在性能上达到了最先进的水平，同时在没有使用字典或其他知识源的情况下，收敛速
PDF6 years ago
评估当前最优情感模型在当前最优情感数据集上的表现
本文通过在六个不同的基准上比较多个模型，展示了 Bi-LSTMs 在不同数据集上都有出色表现，并说明 LSTMs 和 Bi-LSTMs 对于多分类细粒度情感任务非常适用。此外，文章还指出，在训练过程中将情感信息融入词嵌入向量可以显著提高与训
PDF7 years ago
ACL从字符到单词之间：我们是否捕捉到了形态学？
通过系统地比较不同的基本表示单元、表示单元的组合方式和建模的语言的形态学类型，我们发现用 bi-LSTM 组合字符三元组表示法在大多数情况下优于其他方法，但是没有任何一种基于字符级别的模型能够与直接使用真实的形态学分析相比拟，即使学习数据增
PDF7 years ago
EMNLP使用迭代膨胀卷积实现快速准确的实体识别
本文提出了一种比 Bi-LSTMs 更快的 NER 方法：使用迭代扩张卷积神经网络（ID-CNNs），其允许在整个文档中同时运行具有固定深度的卷积，相比 Bi-LSTM-CRF，保持相当的准确性并获得了 14-20 倍的测试时间加速，在整个
PDF7 years ago