Abstract-Named entity igenkänning (NER) är uppgiften att identifiera text spänner som nämner namngivna enheter, och att klassificera dem i fördefinierade kategorier såsom person, plats, organisation etc. NER fungerar som grunden för en mängd olika naturliga språkapplikationer såsom frågesvar, textsammanfattning och maskinöversättning. Även om de tidiga NER-systemen är framgångsrika när det gäller att få till stånd en korrekt igenkänning, kräver de ofta mycket mänsklig ansträngning när det gäller att noggrant utforma regler eller egenskaper. Under de senaste åren har djupinlärning, med hjälp av kontinuerliga vektorrepresentationer och semantisk sammansättning genom icke-linjär bearbetning, använts i NER-system, vilket ger toppmodern prestanda. I detta dokument ger vi en omfattande översyn av befintliga djupinlärningsmetoder för NER. Vi introducerar först NER resurser, inklusive taggade NER corpora och off-the-shelf NER verktyg. Sedan kategoriserar vi systematiskt befintliga verk baserade på en taxonomi längs tre axlar: distribuerade representationer för inmatning, sammanhangskodare och taggdekoder. Därefter undersöker vi de mest representativa metoderna för ny tillämpad teknik för djupinlärning i nya NER probleminställningar och tillämpningar. Slutligen presenterar vi läsarna de utmaningar som NER-systemen står inför och beskriver framtida riktlinjer på detta område.
För en bredare genomgång av djupinlärning för NER kan läsaren hänvisa till REF.
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}