Vi rapporterar en högpresterande kinesisk NER-system som innehåller villkorliga Random Fields (CRF) och första ordningen logik för det fjärde SIGHAN kinesiska språket bearbetning bakeoff (SIGHAN-6). Med hjälp av nuvarande state-of-theart CRFs tillsammans med en uppsättning välutvecklade funktioner för kinesiska NER som basmodell, anser vi distinkta språkliga egenskaper i kinesiska namngivna enheter genom att införa olika typer av domän kunskap i Markov Logic Networks (MLNs), en effektiv kombination av första ordningens logik och probabilistiska grafiska modeller för validering och felkorrigering av enheter. Våra inlämnade resultat uppnådde genomgående hög prestanda, inklusive första plats på CityU-öppet spår respektive fjärde plats på MSRA-öppet spår, vilket visar både att vår föreslagna modell är attraktiv och effektiv.
REF använder ett Markov Logic Network för att kombinera olika typer av domänkunskap för att korrigera utdata från den villkorliga Random Fields-modellen.
Chinese NER Using CRFs and Logic for the Fourth SIGHAN Bakeoff
{'venue': 'Proceedings of the Sixth SIGHAN Workshop on Chinese Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}