学习周报20200105

【学习周报】

总结自己的学习和遇到的好材料。

往期回顾：

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学习周报20191228 | CS224N

CS224N

这周学到第五章，感觉还是有些收获的，会感觉后续可以出一篇文章谈谈里面的细节问题。

NER

Ner（命名实体识别）这块，自己最近已经逐步结项了，总结了一些经验，后续也会有文章输出，这里给大家一些初步的经验吧。

规则是最快最好的，绝对的高准确。（这里的规则多半是词典标注，最大逆向匹配那种，对词典要求高）
模型的话，标注质量很大程度上决定了预测质量。（质量好的话，规则其实就能上线了，参考第一条）
模型的话，CRF需要的数据量大概在300w左右比较好（短句）。
名词类比较多的，难度真的不小，真的推荐大家先走词典。（福建是省，厦门是城市，这种模型来处理难度真的不低）

先聊这么多，这个看看有没有成文的条件吧。

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