ثبت أن دمج المعرفة المعجمية في نماذج التعلم العميق قد تكون فعالة للغاية لمهام وضع التسلسل.ومع ذلك، فإن الأمر السابق يعمل عادة صعوبة في التعامل مع المعجم الديناميكي النطاق الذي يسبب غالبا ضوضاء مطابقة مفرطة ومشاكل التحديثات المتكررة.في هذه الورقة، نقترح Dylex، ونهج تأريك معجم التوصيل لمهام تسلسل التسلسل القائمة على بيرت.بدلا من الاستفادة من تضمين الكلمات في المعجم في الأساليب التقليدية، فإننا نعتمد تضمين العلامات اللاإرادي للكلمة لتجنب إعادة تدريب التمثيل أثناء تحديث المعجم.علاوة على ذلك، فإننا نوظف طريقة تنظيف المعرفة المعلنة المعجمية الفعالة لإعلام الضوضاء المطابقة.وأخيرا، نقدم آلية الانتباه المعرفة القائم على العقيد الحكيمة لضمان استقرار الإطار المقترح.تجارب تجارب عشرة مجموعات من ثلاث مهام تشير إلى أن الإطار المقترح يحقق سوتا جديدة، حتى مع المعجم على نطاق واسع جدا.