对于序列标注来讲，普通CNN有一个劣势，就是卷积之后，末层神经元可能只是得到了原始输入数据中一小块的信息。而对NER来讲，整个句子的每个字都有可能都会对当前需要标注的字做出影响。为了覆盖到输入的全部信息就需要加入更多的卷积层， 导致层数越来越深，参数越来越多，而为了防止过拟合又要加入更多的Dropout之类的正则化，带来更多的超参数，整个模型变得庞大和难以训练。因为CNN这样的劣势，大部分序列标注问题人们还是使用biLSTM之类的网络结构，尽可能使用网络的记忆力记住全句的信息来对单个字做标注。
对于序列标注来讲，普通CNN有一个劣势，就是卷积之后，末层神经元可能只是得到了原始输入数据中一小块的信息。而对NER来讲，整个句子的每个字都有可能都会对当前需要标注的字做出影响。为了覆盖到输入的全部信息就需要加入更多的卷积层， 导致层数越来越深，参数越来越多，而为了防止过拟合又要加入更多的Dropout之类的正则化，带来更多的超参数，整个模型变得庞大和难以训练。因为CNN这样的劣势，大部分序列标注问题人们还是使用biLSTM之类的网络结构，尽可能使用网络的记忆力记住全句的信息来对单个字做标注。
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本文标题：9NER实战-(4)IDCNN+CRF
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