最後にCRFレイヤを備えた双方向LSTMネットワークを実装する必要があります。具体的には、本稿で提示したモデルを訓練してください。双方向LSTM-CRFネットワークの実装
http://www.aclweb.org/anthology/P15-1109
Iは、好ましくはPythonでそれを実装します。どのようにこれを行うことができるかについては、誰かがいくつかのライブラリやサンプルコードを提示できますか？私はPyBrainを見ましたが、本当に理解できませんでした。
他のプログラミング言語のツールキットも公開されています。
「Neural Architectures for Named Entity Recognition」のGuillaume Lampleさんが、初心者に使用できるthis implementationがあります。
TensorFlowの双方向LSTM + CRFネットワークの実装は、https://github.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNERです（Linux/Mac/Windowsで動作します）。
これは、固有表現抽出データセットの最先端の結果が得られます。
ANNアーキテクチャ（それはまた、文字の埋め込みを使用しています）：
TensorBoardに見られるように：
あなたはまた、ワード埋め込みを可視化することができます。
この実装のCRFはどこですか？ – Martian2049
@ Matian2049 ANNの最上位層。 –
あなたが尋ねて以来、しばらくしていますが、今はアナゴを使用することを提案します。 AnagoはKerasに組み込まれており、アーキテクチャをコモドマイズする必要がある場合、ソースコードを見ることができます。 https://github.com/Hironsan/anago
作業を完了してギブスに提出しましたか？ –
https://github.com/chilynn/sequence-labeling –