Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Penn Treebank

아카이브 평가 20건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
SALE-BART encoder	Accuracy 98.15	Sequence Alignment Ensemble with a Single Neural Network for Sequence Labeling 2022-07-07	연결 없음
Meta BiLSTM	Accuracy 97.96	Morphosyntactic Tagging with a Meta-BiLSTM Model over Context Sensitive Token Encodings 2018-05-21	코드 1 · 코드 2
Flair embeddings	Accuracy 97.85	Contextual String Embeddings for Sequence Labeling 2018-08-01	코드 1
Char Bi-LSTM	Accuracy 97.78	Finding Function in Form: Compositional Character Models for Open Vocabulary Word Representation 2015-08-09	코드 1
CVT + Multi-task	Accuracy 97.76	Semi-Supervised Sequence Modeling with Cross-View Training 2018-09-22	코드 1 · 코드 2
SpanRel	Accuracy 97.7	Generalizing Natural Language Analysis through Span-relation Representations 2019-11-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
BiLSTM-LAN	Accuracy 97.65	Hierarchically-Refined Label Attention Network for Sequence Labeling 2019-08-23	코드 1 · 코드 2
Adversarial Bi-LSTM	Accuracy 97.59	Robust Multilingual Part-of-Speech Tagging via Adversarial Training 2017-11-14	코드 1
IntNet + BiLSTM-CRF	Accuracy 97.58	Learning Better Internal Structure of Words for Sequence Labeling 2018-10-29	연결 없음
Yang et al.	Accuracy 97.55	Transfer Learning for Sequence Tagging with Hierarchical Recurrent Networks 2017-03-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
BLSTM-CNN-CRF	Accuracy 97.55	End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF 2016-03-04	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25
S-LSTM	Accuracy 97.55	Sentence-State LSTM for Text Representation 2018-05-07	코드 1 · 코드 2
LM-LSTM-CRF	Accuracy 97.53	Empower Sequence Labeling with Task-Aware Neural Language Model 2017-09-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
NCRF++	Accuracy 97.49	NCRF++: An Open-source Neural Sequence Labeling Toolkit 2018-06-14	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Bi-LSTM + LMcost	Accuracy 97.43	Semi-supervised Multitask Learning for Sequence Labeling 2017-04-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Feed Forward	Accuracy 97.4	Supertagging With LSTMs 2016-06-01	연결 없음
Bi-LSTM	Accuracy 97.36	Finding Function in Form: Compositional Character Models for Open Vocabulary Word Representation 2015-08-09	코드 1
Bi-LSTM + charattn	Accuracy 97.27	Attending to Characters in Neural Sequence Labeling Models 2016-11-14	연결 없음
Bi-LSTM	Accuracy 97.22	Multilingual Part-of-Speech Tagging with Bidirectional Long Short-Term Memory Models and Auxiliary Loss 2016-04-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
SALE	평가값 미기재	Sequential Alignment Methods for Ensemble Part-of-Speech Tagging 2022-03-23	코드 1