Att bygga upp ett korrekt system för erkännande av entitet (NER) för språk med komplex morfologi är en utmanande uppgift. I denna uppsats presenterar vi forskning som utforskar funktionen utrymme med både guld och bootstrappa bullriga funktioner för att bygga en förbättrad mycket exakt arabiska NER-system. Vi bootstrap bullriga funktioner genom projektion från en arabisk-engelsk parallell corpus som automatiskt taggas med ett baslinje NER-system. Funktionsutrymmet täcker lexiska, morfologiska och syntaktiska funktioner. Det föreslagna tillvägagångssättet ger en förbättring på upp till 1,64 F-åtgärd (absolut).
REF presenterar ett arabiskt NER-system som innehåller lexikala, syntaktiska och morfologiska egenskaper och förstärker modellen med syntaktiska funktioner som härrör från bullriga data som projicerats från arabisk-engelska parallellkorpora.
Arabic Named Entity Recognition: Using Features Extracted from Noisy Data
{'venue': 'Proceedings of the ACL 2010 Conference Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}