网站介绍：文章浏览阅读3.8k次。将深度学习技术应用于NER有三个核心优势。首先，NER受益于非线性转换，它生成从输入到输出的非线性映射。与线性模型（如对数线性HMM和线性链CRF）相比，基于DL的模型能够通过非线性激活函数从数据中学习复杂的特征。第二，深度学习节省了设计NER特性的大量精力。传统的基于特征的方法需要大量的工程技能和领域专业知识。另一方面，基于DL的模型可以有效地从原始数据中自动学习有用的表示和底层因素。第三，通过梯度下降，可以在端到端的范式中训练深层神经NER模型。该特性使我们能够设计可能复杂的NER系统。......_实体抽取模型
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