Vi anser att uppgiften att namnges enhet erkännande för kinesiska sociala medier. Det långa arbetet i kinesiska NER har fokuserat på formella domäner, och NER för sociala medier har till stor del begränsats till engelska. Vi presenterar en ny corpus av Weibo meddelanden kommenterade för både namn och nominella omnämnanden. Dessutom utvärderar vi tre typer av neurala inbäddningar för att representera kinesisk text. Slutligen föreslår vi ett gemensamt utbildningsmål för inbäddningar som använder både (NER)-märkt och omärkt rå text. Våra metoder ger en 9-procentig förbättring jämfört med en toppmodern baslinje.
Ref föreslår ett gemensamt utbildningsmål för tre typer av neurala inbäddningar för att bättre känna igen enhetsgräns.
Named Entity Recognition for Chinese Social Media with Jointly Trained Embeddings
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}