De state-of-the-art namngivna enhetsigenkänningssystem (NER) är statistiska maskininlärningsmodeller som har stark generaliseringsförmåga (dvs. kan känna igen osynliga enheter som inte visas i träningsdata) baserat på lexisk och kontextuell information. Men en sådan modell kan fortfarande göra misstag om dess egenskaper gynnar en felaktig enhet typ. I den här artikeln använder vi Wikipedia som en öppen kunskapsbas för att förbättra flerspråkiga NER-system. Centralt för vår strategi är byggandet av hög noggrannhet, hög täckning flerspråkiga Wikipedia entity type kartläggningar. Dessa kartläggningar är uppbyggda av svagt kommenterade data och kan utvidgas till nya språk utan någon mänsklig annotation eller språkberoende kunskap. Utifrån dessa kartläggningar utvecklar vi flera metoder för att förbättra ett NER-system. Vi utvärderar hur tillvägagångssätten fungerar genom experiment på NER-system som är utbildade för 6 språk. Experimentella resultat visar att de föreslagna tillvägagångssätten är effektiva för att förbättra noggrannheten hos sådana system på osynliga enheter, särskilt när ett system tillämpas på en ny domän eller det tränas med lite träningsdata (upp till 18,3 F 1 poäng förbättring).
REF byggde hög noggrannhet, hög täckning flerspråkiga Wikipedia enhet typ kartläggningar med svagt märkta data och tillämpade dessa kartläggningar som avkodning begränsningar eller lexikon funktioner för att förbättra flerspråkiga NER-system.
Improving Multilingual Named Entity Recognition with Wikipedia Entity Type Mapping
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}