I detta dokument presenteras ett experimentellt ramverk för klassificeringskombinationer för namngiven enhetsigenkänning där fyra olika klassificeringar (robustlinjär klassificering, maximal entropi, transformationsbaserat lärande och dold Markov-modell) kombineras under olika förhållanden. När det inte används någon blick eller andra ytterligare utbildningsresurser uppnår det kombinerade systemet en prestanda på 91,6F på de engelska utvecklingsdata; integrering av namn, plats och persontjejer, och namngivna enhetssystem som är utbildade på ytterligare, mer allmänna, data minskar F-mätningsfelet med en faktor på 15 till 21 % på de engelska uppgifterna.
Florian, et al REF presenterade ett ramverk för klassificering/kombination av namngivna enheter.
Named Entity Recognition Through Classifier Combination
{'venue': 'Conference On Computational Natural Language Learning CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}