Vi föreslår en enkel djup neural modell för nästen namngivna enhet igenkänning (NER). De flesta NER-modeller fokuserade på platta enheter och ignorerade inbäddade enheter, som inte helt lyckades fånga in underliggande semantisk information i texter. Den viktigaste idén med vår modell är att räkna upp alla möjliga regioner eller spänner som potentiella entitet nämner och klassificera dem med djupa neurala nätverk. För att minska beräkningskostnaderna och samla in information om sammanhangen runt regionerna, representerar modellen regionerna med hjälp av resultaten av delade underliggande tvåvägslångt korttidsminne. Vi utvärderar vår uttömmande modell på GENIA och JNLPBA corpora inom biomedicinsk domän, och resultaten visar att vår modell överträffar toppmoderna modeller på häckade och platta NER, uppnå 77,1% respektive 78,4% i termer av F-poäng, utan några externa kunskapsresurser.
I REF föreslogs en neural modell som detekterar bona enheter med en uttömmande metod och överträffar de senaste resultaten genom att uppnå 77,1 % i termer av F-poäng på GENIA-datauppsättningen.
Deep Exhaustive Model for Nested Named Entity Recognition
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}