Нейронные архитектуры для распознавания именованных сущностей

Neural Architectures for Named Entity Recognition
Chris Dyer, Miguel Ballesteros, Guillaume Lample, Kazuya Kawakami, Sandeep Subramanian
2016-01-01
SCID:  54.1/dzz3366r Discuss with AI
CRFLSTMВыделение именованных сущностейНейронные архитектурыРазметка последовательностей
Abstract (AI)
Guillaume Lample, Miguel Ballesteros, Sandeep Subramanian, Kazuya Kawakami, Chris Dyer. Труды конференции 2016 года Североамериканской секции Ассоциации по вычислительной лингвистике: Технологии обработки человеческого языка. 2016.
Key Findings
1
Представлена нейронная архитектура для распознавания именованных сущностей (NER), не зависящая от газеттир или вручную созданных признаков.
2
Обучение архитектур в режиме end-to-end дает сопоставимые или лучшие результаты на стандартных бенчмарках NER по сравнению с системами с ручными признаками.
3
Подход обобщается на разные языки за счёт изучения подсловных и словных шаблонов, уменьшая зависимость от языково-специфических ресурсов.
4
Предложенные модели сочетают представления на уровне символов и слов для улучшения качества NER.
Research Object

Системы распознавания именованных сущностей (нейронные архитектуры для NER)

Research Subject

Проектирование и оценка нейронных архитектур для решения задачи распознавания именованных сущностей

Publication Details
Publication Date
2016-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Chris Dyer
Miguel Ballesteros
Guillaume Lample
Kazuya Kawakami
Sandeep Subramanian
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat →
Make a presentation
100%