Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов

Исследовано распознавание именованных сущностей в CRF моделях по локальным контекстам без использования специализированных признаков. По результатам исследования для решения проблемы редких локальных контекстов предложен новый метод использования глобальной контекстной информации на основе распредел...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Кибернетика и вычислительная техника
Datum:2013
1. Verfasser: Слипченко, С.В.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України 2013
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84483
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов / С.В. Слипченко // Кибернетика и вычислительная техника. — 2013. — Вип. 173. — С. 58-64. — Бібліогр.: 16 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Исследовано распознавание именованных сущностей в CRF моделях по локальным контекстам без использования специализированных признаков. По результатам исследования для решения проблемы редких локальных контекстов предложен новый метод использования глобальной контекстной информации на основе распределенных представлений. Помимо интеграции глобальной контекстной информации, предложенный метод обеспечивает сокращение размерности и тем самым повышение эффективности обработки. Досліджено розпізнавання іменованих сутностей у CRF моделях за локальними контекстами без використання спеціалізованих ознак. За результатами дослідження для вирішення проблеми мало поширених локальних контекстів запропоновано новий метод використання глобальної контекстної інформації на основі розподілених представлень. Крім інтеграції глобальної контекстної інформації метод забезпечує скорочення розмірності і таким чином збільшення ефективності обробки. The purpose is to investigate the quality of named entity recognition using Conditional Random Fields with local context features and develop a new approach to taking into account global context features using context vectors.
ISSN:0452-9910