Många språkbehandlingsuppgifter kan reduceras till att bryta texten i segment med föreskrivna egenskaper. Sådana uppgifter inkluderar mening delning, tokenisering, namngiven-enhet extraktion, och styckning. Vi presenterar en ny modell för textsegmentering baserad på idéer från multietikettklassificering. Med hjälp av denna modell kan vi naturligtvis representera segmenteringsproblem som involverar överlappande och icke-kontinuerliga segment. Vi utvärderar modellen för enhetsextraktion och substantivfrasskärning och visar att den är mer exakt för överlappande och icke sammanhängande segment, men den fungerar fortfarande bra på enklare datauppsättningar för vilka sekventiell märkning har varit den bästa metoden.
Till exempel, REF presentera en modell baserad på multimärkning klassificering, vilket möjliggör naturlig hantering av överlappande eller icke-kontituerande segment.
Flexible Text Segmentation With Structured Multilabel Classification
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}