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Mongolian Named Entity Recognition with Bidirectional Recurrent Neural Networks

机译：双向递归神经网络的蒙古命名实体识别

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Traditional approaches to Named Entity Recognition almost heavily rely on feature engineering. In this paper, we introduce a kind of bidirectional recurrent neural network with long short memory (BLSTM) to capture bidirectional and long dependencies in a sentence without any feature set. Our model combines BLSTM network with Conditional Random Field (CRF) layer to jointly decode the best output. Additionally, this model inputs the concatenation of Mongolian morpheme and character representation. Experimental results show that the bidirectional recurrent neural networks significantly outperform traditional CRF model using manual features.
机译：传统的命名实体识别方法几乎都依赖于特征工程。在本文中，我们介绍了一种具有长短记忆（BLSTM）的双向递归神经网络，可在没有任何特征集的情况下捕获句子中的双向和长依存关系。我们的模型将BLSTM网络与条件随机场（CRF）层相结合，共同解码出最佳输出。此外，该模型还输入了蒙古语语素和字符表示的串联。实验结果表明，使用手动功能，双向递归神经网络的性能明显优于传统的CRF模型。

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