Toppmodernt namngivna system för erkännande av företag bygger i hög grad på handgjorda funktioner och domänspecifika kunskaper för att på ett effektivt sätt kunna dra lärdom av den lilla, övervakade utbildningskorporan som finns tillgänglig. I detta papper introducerar vi två nya neurala arkitekturer-en baserad på dubbelriktade LSTMs och villkorliga slumpmässiga fält, och den andra som konstruerar och etiketter segment med en övergångsbaserad strategi inspirerad av skift-reducera parsers. Våra modeller bygger på två informationskällor om ord: teckenbaserade ordrepresentationer från övervakade korpus och oövervakade ordrepresentationer från oannoterade korpora. Våra modeller får toppmoderna prestationer i NER på fyra språk utan att använda sig av några språkspecifika kunskaper eller resurser som t.ex. åskådare.
REF föreslog neurala modeller baserade på långsiktiga minnesnätverk (LSTMs) och CRFs för namngivna enhetsigenkänning och en annan övergångsbaserad metod inspirerad av skiftreducerade tolkar.
Neural Architectures for Named Entity Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}