Namngiven enhetsigenkänning är en utmanande uppgift som traditionellt har krävt stora mängder kunskap i form av funktionsteknik och lexikon för att uppnå hög prestanda. I detta papper presenterar vi en ny neural nätverk arkitektur som automatiskt detekterar ord-och tecken-nivå funktioner med hjälp av en hybrid dubbelriktad LSTM och CNN arkitektur, vilket eliminerar behovet av de flesta funktionsteknik. Vi föreslår också en ny metod för kodning av partiella lexikonmatcher i neurala nätverk och jämför den med befintliga metoder. Omfattande utvärdering visar att, med tanke på endast symbolisk text och offentligt tillgängliga ord inbäddningar, vårt system är konkurrenskraftig på CoNLL-2003 dataset och överträffar den tidigare rapporterade toppmoderna prestanda på OntoNotes 5.0 dataset med 2.13 F1 poäng. Genom att använda två lexikon konstruerade från allmänt tillgängliga källor, etablerar vi nya state of the art performance med en F1-poäng på 91.62 på CoNLL-2003 och 86.28 på OntoNotes, överträffar system som använder tunga funktionsteknik, egenutvecklade lexikon och rika enhet länkning information.
Detta är fortfarande en svår uppgift, särskilt med tillägg av OntoNotes dataset, med modernt arbete fortfarande driver fram toppmoderna REF.
Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}