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Military版 - 这两篇文章模型一样啊 你们说谁抄谁
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d*****u
发帖数: 17243
1
https://arxiv.org/pdf/1508.01991.pdf
https://arxiv.org/pdf/1606.03475.pdf
一个是百度的人写的,一个是MIT的人写的。
但是关键地方都没引用,所以看起来都是当成原创。
(着重第一篇文章第4页,和第二篇文章5~6页)
不过都还是arxiv文章,就算真的抄也不用负责任
d**s
发帖数: 4741
2
谁先挂出来的算谁的 百度的人先挂出来 很好,免得白人和本版白人的儿子说中国人只
会抄袭云云
D********d
发帖数: 2154
3
百度的人早了1年,好吧。
b***y
发帖数: 14281
4
说什么了?总结一下。
d****o
发帖数: 32610
5
不是说NN全面碾轧graphical model吗
怎么又反过来结合CRF了
ps这领域一年差距很大了吧

【在 d*****u 的大作中提到】
: https://arxiv.org/pdf/1508.01991.pdf
: https://arxiv.org/pdf/1606.03475.pdf
: 一个是百度的人写的,一个是MIT的人写的。
: 但是关键地方都没引用,所以看起来都是当成原创。
: (着重第一篇文章第4页,和第二篇文章5~6页)
: 不过都还是arxiv文章,就算真的抄也不用负责任

d*****u
发帖数: 17243
6
这种任务是序列分类,每一步都要给个label,所以把transitional probability用进
去可能更好一些。
其实RNN已经包含了输出的序列信息,但是是间接的。

【在 d****o 的大作中提到】
: 不是说NN全面碾轧graphical model吗
: 怎么又反过来结合CRF了
: ps这领域一年差距很大了吧

d****o
发帖数: 32610
7
label也就是中间结果给人看的吧?
后续计算是不是直接原始结果当input就行了

【在 d*****u 的大作中提到】
: 这种任务是序列分类,每一步都要给个label,所以把transitional probability用进
: 去可能更好一些。
: 其实RNN已经包含了输出的序列信息,但是是间接的。

d*****u
发帖数: 17243
8
RNN在训练的时候,每一步只跟当前的label比较,得出误差。
但是RNN每一步都会把当前信息反馈回网络去,所以后面的输出是coditioned on前面的
输出。
特别是LSTM,它有gate控制记忆和遗忘,可能记住较长的序列。
把RNN和CRF弄到一起,就是最后用transitional概率再优化一次。

【在 d****o 的大作中提到】
: label也就是中间结果给人看的吧?
: 后续计算是不是直接原始结果当input就行了

s*****V
发帖数: 21731
9
NN这种东西门槛很低,就是同时发现也不奇怪

【在 d*****u 的大作中提到】
: https://arxiv.org/pdf/1508.01991.pdf
: https://arxiv.org/pdf/1606.03475.pdf
: 一个是百度的人写的,一个是MIT的人写的。
: 但是关键地方都没引用,所以看起来都是当成原创。
: (着重第一篇文章第4页,和第二篇文章5~6页)
: 不过都还是arxiv文章,就算真的抄也不用负责任

d*****u
发帖数: 17243
10
不是说用NN
而是LSTM+CRF layer
而且那个CRFlayer用的公式都一样,实际上是可以有其他方法的。
应用领域也基本差不多。都是属于小距离entity tagging

【在 s*****V 的大作中提到】
: NN这种东西门槛很低,就是同时发现也不奇怪
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