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2024-05-29 15:41:34

Chinese NER Using Lattice LSTM 阅读笔记_Ono_online的博客-CSDN博客

【NER-1】-2018 ACL Lattice-LSTM_latticelstm代码_应有光的博客-CSDN博客

lattice model(结合上面两个博客来看)

18分钟彻底搞懂LSTM网络原理,NLP,深度学习,自然语言处理_哔哩哔哩_bilibili

如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM_rnn lstm_v_JULY_v的博客-CSDN博客

与原版lstm作对比，理解网络的记忆这个概念

1.

代表词向量表，从中查阅字对应的词向量，然后输入BILSTM

词粒度模型的相关改进主要在于将词内的字信息整合到词表示中，即

标黑的那句话：以论文中例子为例，“南京市长江大桥”，桥为一个字，大桥和长江大桥分别通过命中词信息传递得到词的表示，然后存到桥的信息中，词汇信息融入该词汇的最后一个字符中，如下图。

这里的融入应该是字向量和所有词向量矩阵的拼接，形式，组合成一个向量，其中两个 $\partial$ 参数是当前字信息和词信息拼接后计算得到的词输入门因子和单字LSTM中计算得到的字输入门因子进行softmax归一化得来的

h是最后的隐藏层输出，c是最终的记忆状态