Namngiven Entity Recognition (NER) är en grundläggande uppgift inom textutvinning och förståelse för naturligt språk. Nuvarande strategier för NER (främst baserade på övervakat lärande) fungerar bra på områden som liknar utbildningsdomänen, men de tenderar att anpassas dåligt till något olika områden. Vi presenterar flera strategier för att utnyttja domänstrukturen i träningsdata för att lära sig en mer robust namngiven enhet igenkännare som kan prestera bra på en ny domän. För det första föreslår vi ett enkelt men effektivt sätt att automatiskt rangordna funktioner baserat på deras generaliseringsmöjligheter över olika områden. Vi utbildar sedan en klassificerare med stark betoning på de mest generaliserade funktionerna. Denna tonvikt läggs på att prioritera en logistisk regressionsmodell. Vi föreslår vidare en domänmedveten korsvalideringsstrategi för att hjälpa till att välja en lämplig parameter för den rankbaserade prior. Vi utvärderade den föreslagna metoden med en uppgift att erkänna namngivna enheter (gener) i biologi text som involverar tre arter. Experimentresultaten visar att den nya domänmedvetna metoden överträffar en toppmodern basmetod för anpassning till nya områden, särskilt när det finns en stor skillnad mellan den nya domänen och utbildningsdomänen.
Nya strategier utnyttjar också domänstrukturen i utbildningsuppgifterna för att förbättra prestandan REF.
Exploiting Domain Structure For Named Entity Recognition
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}