För många språktekniska tillämpningar, såsom frågesvar, kör det övergripande systemet flera oberoende processorer över data (såsom en namngiven enhet igenkännare, en coreferens system, och en parser). Detta leder lätt till inkonsekventa kommentarer som är skadliga för det aggregerade systemets prestanda. Vi börjar ta itu med detta problem med en gemensam modell för tolkning och namngiven enhetsigenkänning, baserad på en discriminativ funktionsbaserad valmanstolk. Vår modell producerar en konsekvent utmatning, där den namngivna enheten spänner inte strider mot parseträdets frasala spännvidder. Den gemensamma representationen gör det också möjligt för informationen från varje typ av notering att förbättra prestandan på den andra, och i experiment med OntoNotes corpus, fann vi förbättringar på upp till 1,36% absolut F1 för tolkning, och upp till 9,0% F1 för namngivna företag erkännande.
REF visar hur man modellerar tolkning och namngiven enhetsigenkänning tillsammans.
Joint Parsing and Named Entity Recognition
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}