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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Кибернетика и вычислительная техника
Date:2013
Main Author: Слипченко, С.В.
Format: Article
Language:Russian
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України 2013
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84483
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84483
record_format dspace
spelling Слипченко, С.В.
2015-07-08T18:50:21Z
2015-07-08T18:50:21Z
2013
Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов / С.В. Слипченко // Кибернетика и вычислительная техника. — 2013. — Вип. 173. — С. 58-64. — Бібліогр.: 16 назв. — рос.
0452-9910
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84483
004.8 + 004.032.26
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.
ru
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України
Кибернетика и вычислительная техника
Информационные технологии и системы
Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов
Розпізнавання іменованих сутностей з використанням контекстних векторів
Named entity recognition using context vectors
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов
spellingShingle Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов
Слипченко, С.В.
Информационные технологии и системы
title_short Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов
title_full Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов
title_fullStr Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов
title_full_unstemmed Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов
title_sort распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов
author Слипченко, С.В.
author_facet Слипченко, С.В.
topic Информационные технологии и системы
topic_facet Информационные технологии и системы
publishDate 2013
language Russian
container_title Кибернетика и вычислительная техника
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України
format Article
title_alt Розпізнавання іменованих сутностей з використанням контекстних векторів
Named entity recognition using context vectors
description 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
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84483
citation_txt Распознавание именованных сущностей с использованием контекстных векторов / С.В. Слипченко // Кибернетика и вычислительная техника. — 2013. — Вип. 173. — С. 58-64. — Бібліогр.: 16 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT slipčenkosv raspoznavanieimenovannyhsuŝnosteisispolʹzovaniemkontekstnyhvektorov
AT slipčenkosv rozpíznavannâímenovanihsutnosteizvikoristannâmkontekstnihvektorív
AT slipčenkosv namedentityrecognitionusingcontextvectors
first_indexed 2025-12-07T18:57:49Z
last_indexed 2025-12-07T18:57:49Z
_version_ 1850877012357414912