Extrahera namngivna enheter i text och länka extraherade namn till en given kunskapsbas är grundläggande uppgifter i tillämpningar för textförståelse. Befintliga system kör vanligtvis en namngiven enhet erkännande (NER) modell för att extrahera företagets namn först, sedan köra en enhet länka modell för att länka extraherade namn till en kunskapsbas. NER och länkningsmodeller utbildas vanligtvis separat, och det ömsesidiga beroendet mellan de två uppgifterna ignoreras. Vi föreslår JERL, joint entity Recognition and Linking, att gemensamt modellera NER och koppla samman uppgifter och fånga upp det ömsesidiga beroendet mellan dem. Det gör det möjligt för informationen från varje uppgift att förbättra den andras resultat. Såvitt vi vet är JERL den första modellen att gemensamt optimera NER och koppla ihop uppgifter helt och hållet. I experiment på CoNLL'03/AIDA data set, JERL överträffar state-of-art NER och länkningssystem, och vi finner förbättringar av 0,4% absolut F 1 för NER på CoNLL'03, och 0,36% absolut precision@1 för länkning på AIDA.
Till exempel Luo et al. REF föreslog att man gemensamt skulle utbilda NER och enhet som kopplar samman modeller och uppnå toppmoderna resultat på engelska NER.
Joint Entity Recognition and Disambiguation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}