基于深度学习模型的命名实体识别近期进展综述
计算与语言
2019-12-12 v1 机器学习
摘要
命名实体识别(NER)是问答、信息检索、关系抽取等 NLP 系统中的关键组件。NER 系统已被广泛研究和发展数十年,但使用深度神经网络(NN)的精确系统仅在过去几年才被提出。我们全面综述了用于 NER 的深度神经网络架构,并将其与先前基于特征工程及其他监督或半监督学习算法的 NER 方法进行了对比。我们的结果凸显了神经网络所取得的改进,并展示了如何借鉴以往基于特征的 NER 系统的经验来进一步提升性能。
引用
@article{arxiv.1910.11470,
title = {A Survey on Recent Advances in Named Entity Recognition from Deep Learning models},
author = {Vikas Yadav and Steven Bethard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11470},
year = {2019}
}
备注
Published at COLING 2018