オープンな名前付きエンティティ認識の問題（生物学/化学、エンティティの辞書は存在しませんが、コンテキストによって識別する必要があります）に適応するための最良のモデルは何ですか？TensorFlow名前付きエンティティ認識のRNN
現在、私の推測ではSyntaxnetをN、V、ADJなどのようにタグ付けするのではなく、BEGINNING、INSIDE、OUT（IOB表記）としてタグ付けするようにしています。
しかし、私はこれらのアプローチのどれがベストであるかわかりません。
正しいメソッドへのポインタに感謝します！ありがとう！
シンタックスネットは名前付きエンティティ認識に使用できます。 Named Entity Recognition with Syntaxnet
word2vec単独では、名前付きエンティティの認識にはあまり効果的ではありません。私はseq2seqがそのタスクのために一般的に使用されているとは思わない。
drpngには、tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/crfがあります。 CRF層はビットを助ける前にLSTMを追加、something likeを与える：TensorFlowで
LSTM + CRFコード：https://github.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER
大変ありがとうございます！ 最後にSyntaxnetを使用しました。私はエンティティをIOB表記に変換し、Syntaxnet POSタグャーを以下の手順に従って訓練しました：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/syntaxnet それはとてもうまくいった、私は78％ – Tom
@Tomを得ました知っておいてよかった。 NERシステムのベンチマーキングのために、私は個人的に最初の比較ポイントとしてconll2003データセットを使用します。無料でANNを訓練するのに十分な大きさで、十分に小さく、進化スクリプトが付属しています。 –
Syntaxnetとseq2seqが動作します。また、contribには線形連鎖CRFがあります。 – drpng