De flesta state-of-the-art metoder för namngivenhet erkännande (NER) använder semi övervakad information i form av ordkluster och lexikon. Nyligen neurala nätverk-baserade språkmodeller har utforskats, eftersom de som en biprodukt genererar mycket informativa vektor representationer för ord, känd som ord inbäddningar. I detta dokument presenterar vi två bidrag: en ny form av lärande ord inbäddningar som kan utnyttja information från relevanta lexikon för att förbättra representationerna, och det första systemet för att använda neurala ord inbäddningar för att uppnå state-of-the-art resultat på namngiven enhet erkännande i både CoNLL och Ontonotes NER. Vårt system uppnår en F1-poäng på 90,90 på testuppsättningen för CoNLL 2003 - betydligt bättre än något tidigare system utbildade på offentliga data, och matchar ett system med massiva privata industriella frågelogg data.
REF var bland de första att använda ett neuralt nätverk för att lära ord inbäddningar som utnyttjar information från relaterade lexikon för att utföra NER.
Lexicon Infused Phrase Embeddings for Named Entity Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}