Abstract Namned Entity Recognition and Classification (NERC) är en viktig komponent i applikationer som opinionsmätning, informationsutdrag eller frågesvar. När dessa applikationer kräver att arbeta på flera språk, NERC blir en flaskhals eftersom dess utveckling kräver språkspecifika verktyg och resurser som listor över namn eller kommenterade corpora. Detta dokument presenterar ett lätt övervakat system som förvärvar listor över namn och språkliga mönster från stora råa textsamlingar på västerländska språk och börjar med endast ett fåtal frön per klass utvalda av en mänsklig expert. Experiment har genomförts med engelska och spanska nyhetssamlingar och med den spanska Wikipedia. Utvärdering av NE-klassificering på standarddatauppsättningar visar att NE-listor uppnår hög precision och visar att kontextuella mönster ökar återkallande avsevärt. Därför skulle det vara till hjälp för tillämpningar där kommenterade NERC-data inte finns tillgängliga, t.ex. sådana som måste hantera flera västerländska språk eller information från olika domäner.
De Pablo-Sánchez m.fl. utarbetat en bootstrapp algoritm för att förvärva namngivna enheter och språkliga mönster från engelska och spanska nyheter corpora REF.
Lightly supervised acquisition of named entities and linguistic patterns for multilingual text mining
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}