Många namngivna enheter innehåller andra namngivna enheter inuti dem. Trots detta har området för namngivna enhetserkännande nästan helt ignorerat det inhägnade namngivna enhetserkännandet, men på grund av tekniska snarare än ideologiska skäl. I detta dokument presenterar vi en ny teknik för att känna igen inhägnade namngivna enheter, genom att använda en diskriminerande valmanstolk. För att träna modellen omvandlar vi varje mening till ett träd, med komponenter för varje namngiven enhet (och ingen annan syntaktisk struktur). Vi presenterar resultat på både tidningar och biomedicinska corpora som innehåller inhägnade namngivna enheter. I tre av fyra experimentgrupper överträffar vår modell en standard semi-CRF på de mer traditionella toppnivåenheterna. Samtidigt förbättrar vi den totala F-poängen med upp till 30 procent jämfört med den plana modellen, som inte kan återställa några bon.
Med tanke på att många namngivna enheter innehåller andra namngivna enheter inom dem föreslog REF en modell som kan extrahera inbäddade namngivna enheter genom att representera meningen som ett valmansparsträd, med namngivna enheter som fraser.
Nested Named Entity Recognition
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}