Vi föreslår ett neuralt omklassificeringssystem för namngiven enhet igenkänning (NER). Den grundläggande idén är att utnyttja återkommande neurala nätverk modeller för att lära mening-nivå mönster som involverar namngivna enhet nämner. I synnerhet, med tanke på en utgående mening som produceras av en baslinje NER-modell, ersätter vi alla enheter som nämns, såsom Barack Obama, i deras enhetstyper, såsom PER. De resulterande meningsmönstren innehåller direkt utdata, men är mindre sparsamma utan specifika namngivna enheter. Till exempel, "PER föddes i LOC" kan vara ett sådant mönster. LSTM och CNN strukturer används för att lära sig djupa representationer av sådana meningar för omplacering. Resultaten visar att vårt system avsevärt kan förbättra NER-noggrannheten över två olika baslinjer, vilket ger de bästa rapporterade resultaten på ett standardriktmärke.
REF föreslog en neural omklassificeringsmodell för att förbättra NER-modeller.
Neural Reranking for Named Entity Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}