Karakter-nivå Kinesisk namngiven enhetsigenkänning (NER) som tillämpar långsiktigt korttidsminne (LSTM) för att införliva lexikon har uppnått stor framgång. Men denna metod misslyckas med att fullt ut utnyttja GPU parallellism och kandidatlexikon kan konflikt. I detta arbete föreslår vi ett snabbare alternativ till kinesiska NER: en konvolutionella neurala nätverk (CNN)-baserad metod som innehåller lexikon med hjälp av en omprövningsmekanism. Den föreslagna metoden kan modellera alla tecken och potentiella ord som matchar meningen parallellt. Dessutom kan omvärderingsmekanismen ta itu med ordet konflikt genom att ge näring åt högnivåfunktionerna för att förfina nätverken. Experimentella resultat på fyra datauppsättningar visar att den föreslagna metoden kan uppnå bättre prestanda än både ordnivå- och teckennivåbaslinjemetoder. Dessutom presterar den föreslagna metoden upp till 3,21 gånger snabbare än de senaste metoderna, samtidigt som man uppnår bättre prestanda.
På grundval av denna metod föreslår Ref en CNN-baserad NER-modell som innehåller lexikon med hjälp av en omprövningsmekanism.
CNN-Based Chinese NER with Lexicon Rethinking.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}