使用 RNN 進行詞性標注

Question

我使用 RNN 實現了一個 POS 標記器。 如果當前詞是 W_i，則有 3 個特征：

• 特征 1：W_i-2、W_i-1、W_i、W_i+1、W_i+2
• Feature 2：Feature 1的后綴，2個字符
• 特征3：【W_i全大寫，W_i全小寫，W_i首字母大寫】

在我的模型中，我有兩個 RNN，分別用於特征 1 和特征 2，然后將 RNN 和特征 3 的輸出連接起來，然后是 softmax。 功能 1 的 RNN 是雙向的。

我在 PennTree Bank 上嘗試了我的模型，但准確率非常低（訓練和評估均小於 50%）。 只是想知道，如果有人知道在 python 中使用 RNN（基於單詞的特征）的開源 POS 標記器，我可以將它與我的模型進行比較，那么我可以找到我的代碼中是否存在錯誤，或者僅僅是因為該模型不起作用。

謝謝，

Answer 1

有一個是使用雙向 LSTM 和 CRF 實現的。 可以在這里找到。