I detta dokument presenteras en ny "bootstrapping approach" för klassificering av namngivna enheter (NE). Detta tillvägagångssätt kräver endast några få vanliga substantiv/pronomenfrön som motsvarar konceptet för måltyp NE, t.ex. han/hon/kvinna för PERSON NE. Hela bootstrappa proceduren genomförs som utbildning två på varandra följande elever: (i) en beslutslista används för att lära sig parsing-baserade högprecision NE regler; (ii) en dold Markov modell tränas sedan för att lära strängsekvens-baserade NE mönster. Den andra eleven använder tränings corpus automatiskt märkt av den första eleven. Det resulterande NE-systemet närmar sig övervakade NE-prestanda för vissa NE-typer. Systemet visar också intuitivt stöd för taggning av användardefinierade NE-typer. Skillnaderna mellan detta tillvägagångssätt och det medutbildningsbaserade NE-bootstrapping diskuteras också.
[C. REF ] presenterade en bootstrappningsmetod för engelskt namngivet enhetsigenkänning med hjälp av på varandra följande inlärare av tolkningsbaserat beslut
A Bootstrapping Approach To Named Entity Classification Using Successive Learners
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}