Namngiven enhet erkännande (NER) är en av de bäst studerade uppgifter i naturligt språk bearbetning. De flesta metoder är dock inte kapabla att hantera bostrukturer som är vanliga i många tillämpningar. I detta dokument introducerar vi en ny neural nätverk arkitektur som först slår samman polletter och / eller enheter i enheter som bildar bostrukturer, och sedan märka var och en av dem självständigt. Till skillnad från tidigare arbete förutsäger vår sammanfogning och märkning verkliga värden istället för diskreta segmenteringsstrukturer, som gör det möjligt att kombinera ord och bo inbäddade enheter samtidigt som differentibiliteten bibehålls. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt med hjälp av ACE 2005 Corpus, där det uppnår toppmoderna F1 på 74.6, ytterligare förbättras med kontextuella inbäddningar (BERT) till 82.4, en övergripande förbättring av nära 8 F1 poäng jämfört med tidigare tillvägagångssätt utbildade på samma data. Dessutom jämför vi den mot BiLSTM-CRFs, den dominerande metoden för platta NER-strukturer, som visar att dess förmåga att förutsäga bostrukturer inte påverkar prestanda i enklare fall.
Fisher och Vlachos REF slog samman polletter till enheter som bildade bostrukturer och stämplade dem självständigt.
Merge and Label: A novel neural network architecture for nested NER
{'venue': 'ACL 2019 P19-1585', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}