I detta dokument presenteras ett tillvägagångssätt som använder strukturell information för japanskt namngivet enhetsigenkänning (NER). Vårt NER-system är baserat på Support Vector Machine (SVM), och använder fyra typer av strukturell information: cachefunktioner, coreferensrelationer, syntaktiska funktioner och caseframe-funktioner, som erhålls från strukturella analyser. Vi utvärderade vår strategi för CRL NE-data och fick en högre F-åtgärd än befintliga metoder som inte använder strukturell information. Vi utförde också experiment på IREX NE data och en NE-annoterad webb corpus och bekräftade att strukturell information förbättrar prestandan för NER.
Sasano m.fl. utnyttjad cache funktion, coreferens resultat, syntaktisk funktion och caseframe funktion som strukturella funktioner REF.
Japanese Named Entity Recognition Using Structural Natural Language Processing
{'venue': 'Proceedings of the Third International Joint Conference on Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}