【論文翻譯】Neural Architectures for Named Entity Recognition
Abstract 處於領先水平的命名實體識別系統嚴重依賴於人工設計的特征與特定領域的知識，從而更高效地學習小型、帶標記的語料庫 。在這篇論文里我們介紹了兩種神經結構——一種結構是基於雙向LSTM與條件隨機場，另一種結構是通過一種基於轉換、Shift-Reduce解析的算法構造並標記 ...
原文：論文翻譯筆記：Multi-Grained Named Entity Recognition
摘要 本論文提出了一個新的框架，MGNER，該框架是為了解決多粒度命名實體識別，該任務是指一個句子中的多個實體不會發生重疊或者完全被嵌套的情況。不同於傳統的方法把NER視為序列標注任務並連續標注實體，MGNER在多粒度上檢測並識別實體：它能夠識別命名實體，而無需顯式地假定不重疊或完全嵌套的結構。MGNER包含一個檢測器，能夠檢查所有可能地單詞切分，和一個分類器，能夠進行實體類別划分。另外，在整個框 ...
2020-09-06 22:03 0 593 推薦指數：
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