En Enhet som nämns som inbäddad i en längre enhet betecknas som inbäddade enheter. De flesta namngivna system för enhetsigenkänning (NER) hanterar endast de platta enheterna och ignorerar de inre nästena, som inte fångar finare semantisk information i underliggande texter. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en ny neural modell för att identifiera bona enheter genom dynamiskt stapling platta NER lager. Varje platt NER-skikt baseras på den toppmoderna platt NER-modellen som fångar den sekventiella kontextrepresentationen med tvåvägslångt korttidsminne (LSTM) och matar det till det kaskaderade CRF-skiktet. Vår modell slår samman LSTM-lagrets utgång i det nuvarande platta NER-skiktet för att skapa ny representation för upptäckta enheter och matar därefter in dem i nästa platta NER-lager. Detta gör det möjligt för vår modell att extrahera yttre enheter genom att dra full nytta av information som är kodad i deras motsvarande inre enheter, på ett in-to-outside sätt. Vår modell staplar dynamiskt de platta NER-lagren tills inga yttre enheter utvinns. Omfattande utvärdering visar att vår dynamiska modell överträffar toppmoderna funktionsbaserade system på inbäddade NER och uppnår 74,7 % respektive 72,2 % på GENIA-datauppsättningar respektive ACE2005 när det gäller Fscore.
REF föreslog en ny neural modell för att ta itu med bona enheter genom dynamisk stapling platta NER lager tills inga yttre enheter extraheras.
A Neural Layered Model for Nested Named Entity Recognition
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}