नामित इकाई पहचान के लिए TensorFlow RNNs

Question

मैं खुली नामित इकाई पहचान समस्या (जीवविज्ञान/रसायन शास्त्र) के लिए अनुकूलित करने के लिए सबसे अच्छा मॉडल क्या करने का प्रयास कर रहा हूं, इसलिए संस्थाओं का कोई शब्दकोश मौजूद नहीं है लेकिन उन्हें संदर्भ द्वारा पहचाना जाना चाहिए)।

वर्तमान में मेरा सबसे अच्छा अनुमान सिंटेक्सनेट को अनुकूलित करना है ताकि शब्दों को एन, वी, एडीजे आदि के रूप में टैग करने की बजाय, यह BEGINNING, INSIDE, आउट (आईओबी नोटेशन) के रूप में टैग करना सीखता है।

हालांकि मुझे यकीन नहीं है कि इनमें से कौन सा दृष्टिकोण सबसे अच्छा है?

• Syntaxnet
• word2vec
• seq2seq (मैं जबकि seq2seq अनुवाद में के रूप में अलग-अलग लंबाई की दृश्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है लगता है कि यह सही एक के रूप में मैं इसे की जरूरत है दो गठबंधन दृश्यों पर जानने के लिए नहीं है)

सही विधि के लिए सूचक के लिए आभारी होंगे! धन्यवाद!

Answer 1

सिंटेक्सनेट का नाम नामित इकाई पहचान के लिए उपयोग किया जा सकता है, उदा। देखें: Named Entity Recognition with Syntaxnet

अकेले word2vec नाम इकाई पहचान के लिए बहुत प्रभावी नहीं है। मुझे नहीं लगता कि seq2seq आमतौर पर उस कार्य के लिए उपयोग किया जाता है।

ड्रापिंग उल्लेख के रूप में, आप tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/crf पर देख सकते हैं।

LSTM + सीआरएफ कोड TensorFlow में: सीआरएफ परत से पहले एक LSTM जोड़ा जा रहा है एक सा है, जो something like देता है में मदद मिलेगी https://github.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER