Sekventiell märkning-baserade NER-strategier begränsar varje ord som tillhör högst en enhet nämner, som kommer att möta ett allvarligt problem när erkänna bo enheter nämner. I detta dokument föreslår vi att man ska lösa detta problem genom att modellera och utnyttja de huvuddrivna begreppsstrukturerna i entitet, det vill säga, även om ett omnämnande kan ge upphov till andra omnämnanden, kommer de inte att dela samma huvudord. Särskilt föreslår vi Anchor-Region Networks (ARNs), en sekvens-till-nuggets arkitektur för bon omnämnande upptäckt. ARNs identifierar först ankare ord (dvs. möjliga huvud ord) av alla omnämnanden, och sedan erkänna omnämnande gränser för varje ankare ord genom att utnyttja regelbundna frasstrukturer. Dessutom designar vi också Bag Loss, en objektiv funktion som kan träna ARNs i ett slut-toend sätt utan att använda någon ankarord annotation. Experiment visar att ARN:er uppnår den senaste prestandan på tre standardinhägnade enheter som nämner detektionsriktmärken.
År 2019, Lin et al. I REF föreslogs nätverk för ankarregion (ARN) för upptäckt av inhägnat omnämnande.
Sequence-to-Nuggets: Nested Entity Mention Detection via Anchor-Region Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}