En Enhet som nämns som inbäddad i en längre enhet betecknas som inbäddade enheter. De flesta namngivna system för enhetsigenkänning (NER) hanterar endast de platta enheterna och ignorerar de inre nästena, som inte fångar finare semantisk information i underliggande texter. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en ny neural modell för att identifiera bona enheter genom dynamiskt stapling platta NER lager. Varje platt NER-skikt baseras på den toppmoderna platt NER-modellen som fångar den sekventiella kontextrepresentationen med tvåvägslångt korttidsminne (LSTM) och matar det till det kaskaderade CRF-skiktet. Vår modell slår samman LSTM-lagrets utgång i det nuvarande platta NER-skiktet för att skapa ny representation för upptäckta enheter och matar därefter in dem i nästa platta NER-lager. Detta gör det möjligt för vår modell att extrahera yttre enheter genom att dra full nytta av information som är kodad i deras motsvarande inre enheter, på ett in-to-outside sätt. Vår modell staplar dynamiskt de platta NER-lagren tills inga yttre enheter utvinns. Omfattande utvärdering visar att vår dynamiska modell överträffar toppmoderna funktionsbaserade system på inbäddade NER och uppnår 74,7 % respektive 72,2 % på GENIA-datauppsättningar respektive ACE2005 när det gäller Fscore.
REF utformade en sekventiell stack av platta NER-lager som upptäcker bona enheter.
A Neural Layered Model for Nested Named Entity Recognition
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}