I detta dokument studerar vi en ny metod för namngiven enhetsigenkänning (NER) och nämner detektion (MD) i behandling av naturligt språk. Istället för att behandla NER som ett sekvensmärkningsproblem, föreslår vi en ny lokal detektionsmetod, som bygger på den nyligen fasta storlek ordinärt glömma kodning (FOFE) metod för att helt koda varje mening fragment och dess vänster / höger sammanhang i en fast storlek representation. Därefter lär sig ett enkelt feedfore neural network (FFNN) att antingen förkasta eller förutsäga entitetsetikett för varje enskilt textfragment. Den föreslagna metoden har utvärderats i flera populära NER och MD uppgifter, inklusive CONLL 2003 NER uppgift och TAC-KBP2015 och TAC-KBP2016 Tri-lingual Entity Discovery och Linking (EDL) uppgifter. Vår metod har gett ganska starka resultat i alla dessa undersökta uppgifter. Denna lokala detektionsmetod har visat sig ha många fördelar jämfört med traditionella sekvensbeteckningsmetoder.
I stället för att förlita sig på strukturerade modeller föreslog Ref en lokal klassificering för varje tänkbar spännvidd.
A Local Detection Approach for Named Entity Recognition and Mention Detection
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}