文章引起我关注的主要原因是在CoNLL03 NER的F1值超过BERT达到了93.09左右,名副其实的state-of-art。考虑到BERT训练的数据量和参数量都极大,而该文方法只用一个GPU训了一周,就达到了state-of-art效果,值得花时间看看。文章引起我关注的主要原因是在CoNLL03 NER的F1值超过BERT达到了93.09左右,名
文章引起我关注的主要原因是在CoNLL03 NER的F1值超过BERT达到了93.09左右,名副其实的state-of-art。考虑到BERT训练的数据量和参数量都极大,而该文方法只用一个GPU训了一周,就达到了state-of-art效果,值得花时间看看。文章引起我关注的主要原因是在CoNLL03 NER的F1值超过BERT达到了93.09左右,名