Vi föreslår en LSTM-baserad modell med hierarkisk arkitektur på namngiven enhetsigenkänning från kodskiftande Twitter-data. Vår modell använder sig av tvåspråkig karaktärsrepresentation och överför inlärning för att ta itu med ord utanför vokabulären. För att minska databuller, föreslår vi att använda token ersättning och normalisering. I den tredje workshopen om beräkningsmetoder för lingvistik kodbyte Delad uppgift uppnådde vi andra plats med 62,76 % harmoniskt medelvärde F1-poäng för engelsk-spanska par utan att använda någon blick och kunskapsbaserad information.
REF-utlånade teckenrepresentationer för att adressera ut-of-vokabulära ord i kodbytets namngivna enhetsigenkänning.
Bilingual Character Representation for Efficiently Addressing Out-of-Vocabulary Words in Code-Switching Named Entity Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}