Enhetstypklassificering kan definieras som uppgiften att tilldela kategorietiketter till företag som nämns i dokument. Medan neurala nätverk nyligen har förbättrat klassificeringen av allmänna enheter nämner, mönster matchning och andra system fortsätter att användas för att klassificera personuppgifter enheter (t.ex. klassificera en organisation som ett medieföretag eller en statlig institution för GDPR, och HIPAA efterlevnad). Vi föreslår en neural modell för att utöka klassen av personuppgifter enheter som kan klassificeras på en finkornig nivå, med hjälp av produktionen av befintliga mönster matchningssystem som ytterligare kontextuella funktioner. Vi introducerar nya resurser, en hierarki för personuppgifter med 134 typer och två datauppsättningar från Wikipedias sidor med valda representanter och Enrons e-post. Vi hoppas att dessa resurser kommer att bidra till forskning inom området för upptäckt av personuppgifter, och för detta ändamål ger vi baslinjeresultat på dessa datauppsättningar, och jämför vår metod med toppmoderna modeller på OntoNotes dataset.
I REF föreslogs en större uppsättning typer av personuppgiftsenheter med 134 enhetstyper.
Fine Grained Classification of Personal Data Entities
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}