Statistiska namngivna verksamhetsutövare behöver dyra handmärkta utbildningsdata och de flesta befintliga organ är därför små. Vi utnyttjar Wikipedia för att skapa en massiv corpus av namngivna enhet kommenterad text. Vi omvandlar Wikipedias länkar till namngivna enhetsanteckningar genom att klassificera målartiklarna till vanliga enhetstyper (t.ex. person, organisation och plats). Jämfört med MUC, CILL och BBN corpora, Wikipedia i allmänhet presterar bättre än andra Cross-corpus tåg / test par.
Det system som införs i REF omvandlar länkar till Wikipedia-artiklar till namngivna enhetsanteckningar genom att klassificera målartiklarna i de klassiska namngivna enhetstyperna Person, Plats och Organisation.
Transforming Wikipedia into Named Entity Training Data
{'venue': 'ALTA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}