Modeller för erkännande av entitet (NER) för språk L utbildas vanligtvis med hjälp av kommenterade uppgifter på det språket. Vi studerar flerspråkig NER, där en modell för NER i L utbildas på ett annat, källkod, språk (eller flera källspråk). Vi introducerar en språkoberoende metod för NER, bygger på cross-lingual wikification, en teknik som grund ord och fraser i icke engelsk text i engelska Wikipedia poster. Således kan omnämnanden på alla språk beskrivas med hjälp av en uppsättning kategorier och FreeBase typer, vilket ger, som vi visar, starka språkoberoende funktioner. Med denna insikt föreslår vi en NER-modell som kan tillämpas på alla språk i Wikipedia. När vi utbildar oss på engelska överträffar vår modell jämförbara metoder på de vanliga CONLL-datauppsättningarna (spanska, tyska och nederländska) och presterar också mycket bra på lågresursspråk (t.ex. turkiska, tagalog, yoruba, bengali och tamil) som har betydligt mindre Wikipedia. Dessutom gör vår metod att vi kan träna på flera källspråk, typiskt förbättra NER resultat på målspråken. Slutligen visar vi att våra språkoberoende funktioner också kan användas för att förbättra enspråkiga NER-system, vilket ger bättre resultat för alla nio språken.
REF använder en flerspråkig WIKIFIER för att underlätta gränsöverskridande NER.
Cross-Lingual Named Entity Recognition via Wikification
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}