Vi föreslår en ny återkommande neural nätverk-baserad metod för att samtidigt hantera bona namngivna enhet igenkänning och bo enheter nämna detektion. Modellen lär sig en hypergraf representation för bo enheter med hjälp av funktioner som extraheras från en återkommande neurala nätverk. I utvärderingar av tre standarddatauppsättningar visar vi att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar befintliga toppmoderna metoder, som är funktionsbaserade. Tillvägagångssättet är också effektivt: det fungerar linjärt i antalet polletter och antalet möjliga utmatningsetiketter när som helst. Slutligen presenterar vi en förlängning av vår modell som tillsammans lär sig ledaren för varje enhet som nämns.
REF föreslog ett neuralt nätverk-baserat tillvägagångssätt som lär hypergraf representation för bo enheter med hjälp av funktioner som extraheras från ett återkommande neuralt nätverk (RNN).
Nested Named Entity Recognition Revisited
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}