正向最大匹配，逆向最大匹配

ACL 2018，基于LSTM+CRF，用word2vec对字符进行表示，然后用大规模自动分词的预料，将词进行表示，扔进LSTM获得细胞状态，与基于字符的LSTM的细胞状态相结合，得到序列的隐藏状态，然后套一个CRF。原文链接：Chinese NER Using Lattice LSTM

ICML 2017，大体思路：卷积+一个线性门控单元，替代了传统的RNN进行language modeling，后来的Facebook将这个用于机器翻译，提出了卷积版的seq2seq模型。原文链接：Language Modeling with Gated Convolutional Networks