题目: Named Entity Recognition as Dependency Parsing

摘要:

命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一项基本任务,用于识别表示对实体的引用的文本范围。NER研究通常只关注平面实体(flat NER),而忽略了实体引用可以嵌套的事实,如[中国银行](Finkel和Manning, 2009)。在本文中,我们使用基于图的依赖解析的思想,通过比亚仿射模型为我们的模型提供了输入的全局视图(Dozat和Manning, 2017)。biaffine模型对句子中的开始和结束标记对进行评分,我们使用这些标记来探索所有span,因此该模型能够准确地预测命名实体。通过对8个语料库的评估和对所有语料库的SoTA性能的实现,我们表明该模型对嵌套和平面NER都能很好地工作,准确度提高了2.2个百分点。

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自然语言处理(NLP)是语言学,计算机科学,信息工程和人工智能的一个子领域,与计算机和人类(自然)语言之间的相互作用有关,尤其是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据 。

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