Vi beskriver och utvärderar en tecken-nivå tagger för språk-oberoende Namned Entity Recognition (NER). I stället för ord representeras en mening som en sekvens av tecken. Modellen består av staplade dubbelriktade LSTMs som anger tecken och utgångar tagg sannolikheter för varje tecken. Dessa sannolikheter konverteras sedan till konsekventa ordnivånamnade enhetstaggar med hjälp av en Viterbi-dekoder. Vi kan uppnå nära till toppmoderna NER-prestanda på sju språk med samma grundläggande modell med endast märkta NER-data och inga handgjorda funktioner eller andra externa resurser som syntakta taggers eller Gazetteers.
Genom att närma sig detta problem på teckennivåsekvensen uppnådde LSTM-CRF-modellen för REF de senaste resultaten på sju språk.
CharNER: Character-Level Named Entity Recognition
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}