Vissa språk saknar stora kunskapsbaser och goda särskiljande egenskaper för Namn Entity Recognition (NER) som kan generaliseras till tidigare osedda namngivna enheter. Ett sådant språk är arabiska, vilket: a) saknar en kapitaliseringsfunktion; och b) har relativt små kunskapsbaser, såsom Wikipedia. I detta arbete tar vi upp båda problemen genom att integrera flerspråkiga funktioner och kunskapsbaser från engelska med hjälp av tvärspråkiga länkar. Vi visar att sådana drag har en dramatisk positiv inverkan på återkallandet. Vi visar effektiviteten av flerspråkiga funktioner och resurser på en standard datauppsättning samt på två nya testuppsättningar som täcker både nyheter och mikrobloggar. På standarddatauppsättningen uppnådde vi en relativ förbättring på 4,1 % av F-måttet jämfört med det bästa rapporterade resultatet i litteraturen. Funktionerna ledde till förbättringar på 17,1 % respektive 20,5 % på de nya testuppsättningarna för nyheter respektive mikrobloggar.
I REF utvecklade författarna systemet med hjälp av tvärspråkiga funktioner.
Named Entity Recognition using Cross-lingual Resources: Arabic as an Example
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}