Nya verk i Natural Language Processing (NLP) med hjälp av neurala nätverk har fokuserat på att lära sig täta ord representationer för att utföra klassificeringsuppgifter. När man hanterar problem med "frasförutsägelser" är det vanligt att man använder särskilda märkningssystem för att identifiera segmentgränser. Detta gör att dessa uppgifter kan uttryckas som vanliga ordmärkningsproblem. I det här dokumentet föreslår vi att vi ska lära oss representationer i fast storlek för godtyckligt stora bitar. Vi introducerar en modell som utnyttjar sådana representationer för att utföra frasmärkning genom att direkt identifiera och klassificera fraser. Vi utvärderar vår strategi när det gäller uppgiften att märka flerordsuttryck (MWE) och visar att vår modell överträffar den senaste modellen för denna uppgift.
REF presenterar en neural nätverksmodell som använder IOBES-märkningsschemat för att utföra MWE-identifiering.
Phrase Representations for Multiword Expressions
{'venue': 'MWE@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}