I detta dokument studerar vi en ny metod för namngiven enhetsigenkänning (NER) och nämner detektion i naturligt språk bearbetning. I stället för att behandla NER som ett sekvensmärkningsproblem föreslår vi en ny lokal detektionsmetod, som bygger på den senaste metoden med fast storlek som ordinärt glömmer kodning (FOFE) för att helt koda varje meningsfragment och dess vänster-/högersammanhang till en fast storlek. Efteråt, en enkel feedforward neurala nätverk används för att avvisa eller förutsäga enhet etikett för varje enskilt fragment. Den föreslagna metoden har utvärderats i flera populära NER och nämner detektionsuppgifter, bland annat CoNLL 2003 NER-uppgiften och TAC-KBP2015 och TAC-KBP2016 Trespråkiga Entity Discovery and Linking (EDL) uppgifter. Våra metoder har gett ganska starka resultat i alla dessa undersökta uppgifter. Denna lokala detektionsmetod har visat sig ha många fördelar jämfört med de traditionella metoderna för sekvensmärkning.
Efter denna uppgift utvecklade Ref först ett nytt taggningssystem som bygger på fast storlek ordinally-glömma kodning (FOFE) metod för textfragment representation.
A FOFE-based Local Detection Approach for Named Entity Recognition and Mention Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}