De flesta state-of-the-art namngivna system för erkännande av företag (NER) bygger på handgjorda funktioner och på utdata från andra NLP-uppgifter såsom del-of-tal (POS) taggning och text buntning. I detta arbete föreslår vi ett språkoberoende NER-system som endast använder automatiskt inlärda funktioner. Vårt tillvägagångssätt är baserat på CharWNN djupa neurala nätverk, som använder ord-nivå och tecken-nivå representationer (bäddar) för att utföra sekventiell klassificering. Vi utför ett stort antal experiment med hjälp av två kommenterade corpora på två olika språk: HAREM I corpus, som innehåller texter på portugisiska; och SPA CONLL-2002 corpus, som innehåller texter på spanska. Våra experimentella resultat skugga ljus på bidraget av neural karaktär inbäddningar för NER. Dessutom visar vi att samma neurala nätverk som framgångsrikt har applicerats på POS-märkning också kan uppnå toppmoderna resultat för språkoberoende NER, med samma hyperparametrar, och utan några handgjorda funktioner. För Harem I corpus överträffar CharWNN det toppmoderna systemet med 7,9 poäng i F1-poäng för det totala scenariot (tio NE-klasser) och med 7,2 poäng i F1 för det selektiva scenariot (fem NE-klasser).
REF föreslog att man skulle använda ett karaktärsbaserat konvolutionellt neuralt nätverk för att utföra POS-märkningsproblemet.
Boosting Named Entity Recognition with Neural Character Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}