I detta dokument föreslås en oövervakad inlärningsmodell för klassificering av namngivna enheter. Denna modell använder ett träningsset, som byggs automatiskt med hjälp av ett småskaligt namngivet enhetslexikon och en omärkt corpus. Detta gör att vi kan klassificera namngivna enheter utan kostnaden för att bygga en stor handtaggad utbildning corpus eller en hel del regler. Vår modell använder ensemblen av tre olika inlärningsmetoder och upprepar lärandet med nya träningsexempel som genereras genom ensembleinlärningen. ensemblen av olika inlärningsmetoder ger ett bättre resultat än varje enskild inlärningsmetod. Det experimentella resultatet visar 73,16% i precision och 72,98% i återkallande för koreanska nyhetsartiklar.
Kim och Al. REF klassificerar namngivna enheter med hjälp av ett utbildningskort som automatiskt märks med hjälp av ett litet lexikon och en ensemble med tre olika inlärningsmetoder.
Unsupervised Named Entity Classification Models And Their Ensembles
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}