Det påstås ofta att system för erkännande av namngivna enheter behöver omfattande information – förteckningar över namn på personer, organisationer, platser och andra namngivna enheter. Sammanställningen av sådana gösar nämns ibland som en flaskhals i utformningen av system för erkännande av namngivna enheter. Vi rapporterar om ett system för erkännande av namngivna enheter som kombinerar regelbaserad grammatik med statistiska (maximal entropi) modeller. Vi rapporterar om systemets prestanda med åskådare av olika typer och storlekar, med hjälp av testmaterial från MUC-7-tävlingen. Vi visar att det för denna tävlings texttyp och uppgift är tillräckligt att använda relativt små giktare med välkända namn, snarare än stora giktare med lågfrekventa namn. Vi avslutar med observationer om tävlingens och våra experiments domänoberoende.
I REF undviker författarna stora blickar genom att kombinera regelbaserad grammatik med statistiska (maximal entropi) modeller.
Named Entity Recognition Without Gazetteers
{'venue': 'Conference Of The European Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}