Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks

资 源 简 介

Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks

详 情 说 明

监督式序列标注是自然语言处理中的常见任务，需要模型对输入序列的每个元素进行分类标注。循环神经网络（RNN）因其天然的序列建模能力，成为解决这类问题的首选架构。

经典RNN结构通过隐藏状态传递历史信息，但存在梯度消失问题。LSTM和GRU通过门控机制改进长距离依赖建模，在命名实体识别、词性标注等任务中表现优异。实际应用中需要注意处理变长序列（如使用动态填充和掩码），并配合注意力机制捕捉关键上下文特征。

相比传统HMM和CRF模型，RNN系方法能自动学习特征表示，但需要更多标注数据。当前最佳实践常采用双向结构+条件随机场的混合架构，兼顾序列建模能力和标签转移约束。