Uppgiften Namned Entity Recognition (NER) har fått stor uppmärksamhet i NLP eftersom det bidrar till att förbättra prestandan hos många tillämpningar för behandling av naturligt språk. I detta dokument undersöker vi effekten av att använda olika uppsättningar av funktioner i två diskriminerande ramar maskininlärning, nämligen Support Vector Machines och villkorliga slumpmässiga fält med arabiska data. Vi utforskar lexiska, kontextuella och morfologiska egenskaper på åtta standardiserade datauppsättningar av olika genrer. Vi mäter effekten av de olika funktionerna i isolering, ranka dem efter deras inverkan för varje namngiven enhet klass och stegvis kombinera dem för att dra slutsatsen den optimala maskininlärning strategi och funktionsuppsättning. Vårt system ger en prestanda av F β=1 -measur=83.5 på ACE 2003 Broadcast News data.
I REF undersökte författarna en stor mängd funktioner uppsättningar för att få den optimala funktionen uppsättningar.
Arabic Named Entity Recognition using Optimized Feature Sets
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}