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社区首页 >问答首页 >当您建立NLP模型时，您如何研究和列出可想象的编码器和解码器？

问当您建立NLP模型时，您如何研究和列出可想象的编码器和解码器？
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Data Science用户

提问于 2021-07-25 07:50:27

回答 1查看 39关注 0票数 0

我是一个在NLP和深入学习领域的初学者，并已与阶段堆叠如何研究和列出可用的和替代编码器和解码器。

例如，我读到一篇论文，指出双向LSTM和CRF被选中用于命名实体识别，如下所示。

基于双向lstm+CRF ( tensorflow代码)的命名实体识别)

但是，如果我的数据集和这些编码器和解码器没有显示出高性能，我需要尝试其他编码器和解码器。

我的问题是：

当您有特定的NLP任务，如NER__和dataset要培训时，您如何研究适用的编码器和解码器？

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回答 1

Data Science用户

回答已采纳

发布于 2021-07-26 04:59:42

我想对此没有普遍的解决办法。但作为NLP科学家，我可以解释我的路线图。首先，我试图为我的任务找到最常见的数据集(在您的情况下是NER)。然后，我搜索显示该数据集最佳论文/模型的领导板。最后，我试图找出谁使他们的模型最好的领导板。例如，下面是文本摘要主板：http://nlpprogress.com/english/summarization.html

我希望这对你有帮助。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/98289

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