Namngiven enhetsigenkänning (NER) är en av de uppgifter inom behandling av naturligt språk som i hög grad kan dra nytta av användningen av externa kunskapskällor. Vi föreslår ett namngivet ramverk för enhetsigenkänning som består av kunskapsbaserade funktionsextraktorer och en djupinlärningsmodell som inkluderar kontextuella ordinbäddningar, långsiktiga kortfristiga minnesskikt (LSTM) och villkorliga slumpmässiga fält (CRF)ferensskikt. Vi använder en enhet länkmodul för att integrera vårt system med Wikipedia. Kombinationen av effektiv neural arkitektur och externa resurser gör att vi kan få toppmoderna resultat på erkännande av polska riktiga namn. Vi utvärderar vår modell på data från PolEval 2018 1 NER utmaning där det överträffar andra metoder, vilket minskar felfrekvensen med 22,4 % jämfört med den vinnande lösningen. Vårt arbete visar att det är effektivare att kombinera neural NER-modell och enhet som kopplar ihop modell med kunskapsbas när det gäller att känna igen namngivna enheter än att använda enbart NER-modell.
En modell som kombinerade djuplärande arkitektur med kunskapsbaserade funktionsextraktorer utforskades i REF.
Combining neural and knowledge-based approaches to Named Entity Recognition in Polish
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}