I den här artikeln beskriver vi ett system genom vilket Wikipedias flerspråkiga egenskaper kan användas för att kommentera en stor textkorpus med namngivna Entity Recognition (NER) taggar som kräver minimal mänsklig intervention och ingen språklig expertis. Denna process, även om den är av värde på de språk för vilka det finns resurser, är särskilt användbar för mindre allmänt undervisade språk. Vi visar hur Wikipedia formatet kan användas för att identifiera möjliga namngivna enheter och diskutera i detalj den process genom vilken vi använder kategoristrukturen inneboende i Wikipedia för att bestämma den namngivna enhetstypen av en föreslagen enhet. Vi beskriver vidare de metoder med vilka engelska språkdata kan användas för att bootstrap NER-processen på andra språk. Vi demonstrerar systemet genom att använda de genererade corpus som träningsset för en variant av BBN: s Identifinder i franska, ukrainska, spanska, polska, ryska och portugisiska, uppnå totalt F-scores så högt som 84,7% på oberoende, mänskligt-annoterade corpora, jämförbart med ett system utbildat på upp till 40000 ord av mänskligt-annoterade newswire.
REF använder flerspråkiga egenskaper av Wikipedia för att kommentera en stor corpus av text med namngivna Entity taggar.
Mining Wiki Resources for Multilingual Named Entity Recognition
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}