Ronan Collobert、Jason Weston、Léon Bottou、Michael Karlen、Koray Kavukcuoglu、Pavel Kuksa。
年份：2011年，数量：12，版本：76，页码：2493−2537
摘要
我们提出了一种统一的神经网络结构和学习算法，可以应用于各种自然语言处理任务，包括部分语音标记、组块、命名实体识别和语义角色标记。这种多功能性是通过尝试避免特定任务的工程实现的，因此忽略了许多先前的知识。我们的系统不是利用为每项任务精心优化的人工输入特征，而是基于大量未标记的训练数据学习内部表示。然后，将此工作用作构建一个具有良好性能和最低计算要求的免费标签系统的基础。
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