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文档简介
1 11.2长短期记忆网络 2 4 5信息抽取包含如下基本任务：实体识别、实体消歧、关系抽取以及事件抽取等。 (NLP)和语言识别等相关领域的人工神经网络，最早于上世纪八十年代被提出。循环神经网络是前馈神经网络的一种推广，它具有内部记忆。RNN本质上是递输入都是相互独立的。但在RNN中，所有的输入都是相互关联的。RNN的基本神经单元如图2.1所示：hAbAA×x图2.1循环神经网络系的。首先，RNN从输入序列中读入x₀,然后输出h₀,h₀和x₁一起作为下一步的输入。类似地，下一个的h₁是下一个步的x₂的输入W为权值，h为单个隐藏向量，其中W为前一个隐藏状态的权值，Wxn为RNN的优点是RNN可以对数据序列进行建模，从而假设每个样本都依赖于之前的样本，循环神经网络还可以与卷积层一起使用，以扩展有效的像素邻RNN的不足之处有梯度消失和爆炸问题；训练RNN是一项非常困难的任务；如1.2长短期记忆网络从理论上看，RNN能够在序列的整个历史中对连续信息进行建模，序列长度比较长时，RNN可能会出现两种情况，一种是梯度不断地增长，无限解决使用RNN可能出现的上述两种情况，有学者曾在上世纪90年代提出使用长短期记忆网络(long-shorttermmemorynetwork,简称LSTM)来替代循环神经长短期记忆网络(LSTM)的神经元通常由存储器单元、输入门、输出门、忘记状态h,遗忘门ft,记忆门it,输出门o等几部分组成，LSTM模型的计算过程由记忆门it,输出门ot,遗忘门f和上一个时刻的隐层状态ht-1来控制67。总体A出0到1之间的数字。五hhGoogle正在利用BERT来
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