Det är vanligt att en enhet nämner kan innehålla andra omnämnanden rekursivt. I detta dokument introduceras en skalbar övergångsbaserad metod för att modellera den inhägnade strukturen av omnämnanden. Vi kartlägger först en mening med inhägnade omnämnanden till en utsedd skog där varje omnämnande motsvarar en del av skogen. Vårt skiftreducerade system lär sig sedan att bygga skogens struktur på ett nedifrån-och-upp-sätt genom en åtgärdssekvens vars maximala längd garanterat är tre gånger av meningens längd. Baserat på Stack-LSTM som används för att effektivt representera systemets tillstånd i ett kontinuerligt utrymme, är vårt system ytterligare integrerat med en karaktärsbaserad komponent för att fånga bokstäver nivå mönster. Vår modell uppnår toppmoderna resultat på ACE-datauppsättningar, vilket visar dess effektivitet när det gäller att upptäcka inhägnade omnämnanden.
På grundval av samma idé föreslog Ref ett skalbart övergångsbaserat tillvägagångssätt för att bygga en valmansskog (en samling valmansträd).
A Neural Transition-based Model for Nested Mention Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}