Att identifiera och klassificera personliga, geografiska, institutionella eller andra namn i en text är en viktig uppgift för många tillämpningar. Detta dokument beskriver och utvärderar en språkoberoende bootstrappingalgoritm baserad på iterativ inlärning och omvärdering av kontextuella och morfologiska mönster fångade i hierarkiskt utjämnade trie modeller. Algoritmen lär sig av oannoterad text och uppnår konkurrenskraftig prestanda när den tränas på en mycket kort märkt namnlista utan annan nödvändig språkspecifik information, tokenizers eller verktyg.
I det första dokumentet REF om turkiska NER beskrivs en språkoberoende bootstraping-algoritm som lär sig av ord intern och kontextuell information om enheter.
Language Independent Named Entity Recognition Combining Morphological And Contextual Evidence
{'venue': 'Joint SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing And Very Large Corpora', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}