最近一直在做序列标注的工作，记录一下在工作中读的一些论文，今天记录这两篇，分别是《Morphosyntactic Tagging with a Meta-BiLSTM Model over Context Sensitive Token Encodings》和《Hierarchically-Refined Label Attention Network for Sequence Labeling》，分别来自Google和浙大。
Morphosyntactic Tagging with a Meta-BiLSTM Model over Context Sensitive Token Encodings
这篇文章基于字+词做pos tagging，但这里的做法和寻常的有些不一样，一般做法是将word做padding到和char一样长，然后concat扔到bilstm中去训练，最后接CRF得到每一个token的词性输出。这篇文章是分别基于char和word去训练一个model，各自进入一个bilstm，计算loss，char model和wordmodel的mlp输出，进入一个meta bilstm，最后再过一个mlp得到输出。
作者基于WSJ和UD的数据集，针对多种语言进行了词法、句法实验，并分析了这种model各个module对最后结果的影响，具体不赘述了。在我看来，这种对char和word分别循环建模，然后融合结果再过一层bilstm的做法，简单粗暴，用来做实验具有一定的意义，但如果要满足实际的线上使用，估计会慢成狗吧。
Hierarchically-Refined Label Attention Network for Sequence Labeling
这篇文章干的事这么一件事，提出了一个BiLSTM-LAN的架构，以往的序列标注都是在BiLSTM后面接一层CRF，得到token的label输出，但是这篇文章，是在BiLSTM层后面接一层注意力推断层，基于BiLSTM得到的隐态，计算推断得到的label，然后将隐态和得到的label融合，输入下一个类似结构中，继续推断，见下图：
同样实验也是在WSJ和UD上做的，但从论文给出的实验结果来看，确实提升有限，当然文章没有细看，有时间再推敲。
