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bilstm-crf-fasttext-ner – AI Model by YoliGuadir | AlphaNeural AI
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YoliGuadir
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bilstm-crf-fasttext-ner
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BiLSTM + CRF + FastText — NER en Espanol (CoNLL-2002)
Descripcion
Modelo BiLSTM bidireccional con capa CRF y embeddings FastText preentrenados para reconocimiento de entidades nombradas en espanol sobre CoNLL-2002. Entidades: LOC, ORG, PER, MISC.
Resultados
Modelo
F1-score
Precision
Recall
BiLSTM baseline (sin FastText)
64.3%
62.7%
66.1%
BiLSTM + CRF + FastText
73.3%
74.3%
72.4%
Supera baseline: SI
Evolucion del entrenamiento
Evolucion
Arquitectura
Embeddings FastText (300 dim, fine-tuneable)
BiLSTM capa 1: 256 unidades bidireccional
BiLSTM capa 2: 128 unidades bidireccional
LayerNorm + Dropout
Capa CRF para coherencia de etiquetas
Configuracion de entrenamiento
Dataset: CoNLL-2002 (esp.train, esp.testa, esp.testb)
Plataforma: Kaggle T4 x2
Optimizer: AdamW (lr=1e-3)
Early Stopping: patience=7
Batch size: 32
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