Vi undersöker en lattice-strukturerad LSTM modell för kinesiska NER, som kodar en sekvens av inmatningstecken samt alla potentiella ord som matchar en lexikon. Jämfört med karaktärsbaserade metoder utnyttjar vår modell uttryckligen ord- och ordsekvensinformation. Jämfört med ordbaserade metoder lider lattice LSTM inte av segmenteringsfel. Gated recidiverande celler gör det möjligt för vår modell att välja de mest relevanta tecknen och orden från en mening för bättre NER resultat. Experiment på olika datauppsättningar visar att lattice LSTM överträffar både ordbaserade och karaktärsbaserade LSTM-baslinjer och uppnår de bästa resultaten.
En ny NER metod kallar lattice-LSTM REF föreslogs, som skickligt kodade kinesiska tecken samt alla potentiella ord som matchar en lexikon.
Chinese NER Using Lattice LSTM
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}