I detta dokument undersöker vi vilken roll beroendet träd i en namngiven enhet erkänner vid användning av en uppsättning av Graph Convolutional Networks (GCNs). Vi gör en jämförelse mellan olika Entity Recognition (NER) arkitekturer och visar att grammatiken i en mening påverkar resultaten positivt. Experiment på OntoNotes 5.0 datauppsättning visar konsekventa prestandaförbättringar, utan att kräva tung funktionsteknik eller ytterligare språkspecifika kunskaper 1.
REF använder GCN för att undersöka beroendeträdets roll i engelskt namngivna enhetsigenkänning.
Graph Convolutional Networks for Named Entity Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}