Detta dokument visar att en enkel tvåstegsmetod för att hantera icke-lokala beroenden vid erkännande av namngiven enhet (NER) kan överträffa befintliga metoder som hanterar icke-lokala beroenden, samtidigt som den är mycket mer beräkningseffektiv. NER-system använder vanligtvis sekvensmodeller för dragbar slutledning, men detta gör att de inte kan fånga den långa avståndsstruktur som finns i text. Vi använder ett villkorligt Random Field (CRF) baserat NER-system med hjälp av lokala funktioner för att göra förutsägelser och sedan träna en annan CRF som använder både lokal information och funktioner som extraheras från utdata från den första CRF. Med hjälp av funktioner som fångar icke-lokala beroenden från samma dokument, ger vår strategi en 12,6 % relativ felminskning på F1-poäng, jämfört med state-of-theart NER-system med enbart lokal information, jämfört med 9,3 % relativ felminskning som erbjuds av de bästa systemen som utnyttjar icke-lokal information. Vårt tillvägagångssätt gör det också enkelt att införliva icke-lokal information från andra dokument i testorganen, vilket ger oss en minskning med 13,3 procent jämfört med NER-system med enbart lokal information. Dessutom är vår körtid för slutledning bara sluttiden för två sekventiella CRF, vilket är mycket mindre än den för andra mer komplicerade metoder som direkt modellerar beroendena och gör ungefärlig slutledning.
I REF införs en tvåstegsstrategi för aggregering av två CRF där den andra använder utdata från den första som funktioner, aggregerade över båda dokumenten och hela corpus.
An Effective Two-Stage Model For Exploiting Non-Local Dependencies In Named Entity Recognition
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}