基于FOFE的命名实体识别与提及检测局部检测方法
计算与语言
2016-11-04 v1
摘要
在本文中，我们研究了一种用于自然语言处理中命名实体识别（NER）和提及检测的新方法。我们没有直接将NER视为序列标注问题，而是提出了一种新的局部检测方法，该方法依赖于最近的定长有序遗忘编码（FOFE）方法，将每个句子片段及其左右上下文充分编码为定长表示。随后，使用一个简单的前馈神经网络来拒绝或预测每个单独片段的实体标签。所提方法已在多个流行的NER和提及检测任务中得到评估，包括CoNLL 2003 NER任务以及TAC-KBP2015和TAC-KBP2016三语种实体发现与链接（EDL）任务。我们的方法在所有这些考察任务中都取得了相当强的性能。这种局部检测方法相比传统的序列标注方法显示出许多优势。
引用
@article{arxiv.1611.00801,
title = {A FOFE-based Local Detection Approach for Named Entity Recognition and Mention Detection},
author = {Mingbin Xu and Hui Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.00801},
year = {2016}
}