I detta dokument föreslås en enhetlig Transformation Based Learning (TBL, Brill, 1995) ram för kinesiska Entity Detection and Tracking (EDT). Den består av två undermodeller: en omnämnande detektionsmodell och en enhetsspårnings-/samreferensmodell. Den första undermodellen används för att anpassa befintliga kinesiska ordsegmentering och namngiven enhet (NE) erkännande resultat till en specifik EDT-standard för att hitta alla omnämnanden. Den andra undermodellen används för att hitta samreferensförhållandet mellan de nämnda. Dessutom föreslås en återkopplingsteknik för att ytterligare förbättra systemets prestanda. Vi utvärderade våra metoder på automatisk innehållsextraktion (ACE, NIST, 2003) kinesiska EDT corpus. Resultaten visar att det överträffar utgångsläget och uppnår jämförbara resultat med de senaste metoderna.
Slutligen föreslog Ref ett enhetligt ramverk för omvandlingsbaserat lärande om kinesiskt EDT.
Transformation Based Chinese Entity Detection and Tracking
{'venue': 'Second International Joint Conference on Natural Language Processing: Companion Volume including Posters/Demos and tutorial abstracts', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}