I detta dokument föreslår vi en metod för att hänvisa till den verkliga världen för att förbättra namngivna enhetsigenkänning (NER) specialiserad på en domän. Vår metod lägger till en staplad autoencoder till ett textbaserat djupt neuralt nätverk för NER. Vi tränar först den staplade auto-encoder bara från den verkliga världen information, sedan hela djupa neurala nätverket från meningar kommenteras med NEs och åtföljs av verkliga världen information. I våra experiment tog vi japanskt schack som exempel. Datasetet består av par av ett speltillstånd och kommenterade meningar om det kommenteras med spelspecifika NE-taggar. Vi utförde NER experiment och visade att hänvisning till den verkliga världen förbättrar NER noggrannhet.
REF använder djupa neurala nätverk för att hänvisa till den verkliga världen (dvs. parti stater) för att förbättra japanska schack NER.
Domain Specific Named Entity Recognition Referring to the Real World by Deep Neural Networks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}