I detta förhållningssätt till namngiven enhet igenkänning, ett återkommande neuralt nätverk, känd som Long Short-Term Memory, tillämpas. Nätverket utbildas för att utföra 2 passerar på varje mening, vilket ger sina beslut om det andra passet. Det första passet används för att skaffa information för disambiguation under det andra passet. SARD-NET, en självorganiserande karta för sekvenser används för att generera representationer för de lexiska objekt som presenteras för LSTM-nätverket, medan ortogonala representationer används för att representera delen av tal- och bittaggar.
REF är det första arbetet att använda Long Short-Term Memory (LSTM) för NER.
Named Entity Recognition With Long Short-Term Memory
{'venue': 'Conference On Computational Natural Language Learning CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}