2.3. NER with OOVs We incorporate O

2.3. NER with OOVs
We incorporate OOV information into the NER tagger by gen- erating features based on the OOV detector. Our goal was to inform the NER tagger when we suspected that a word may be an OOV, which could make it more likely to be a named entity. We also sought to remove unreliable features, i.e. incorrectly decoded words. We developed three feature sets: • oovdet: TheprobabilityofawordbeingOOVaccording to the OOV detector (Section 2.1).3 • context: The oovdet confidence feature from a±2 word window around the current word. • replace: Replace the decoded word with the token OOV if the detector has a confidence threshold above 0.9 (tuned on development data.) This explicitly removes the confusion of an incorrectly decoded word, and the systemmustrelyonthecontexttotagthewords,aswell as a prior that OOVs may be NEs.

Kết quả (Việt) 1:

2.3. NER với OOVs Chúng tôi kết hợp thông tin OOV vào NER tagger bởi gen-erating tính năng dựa trên các máy dò OOV. Mục tiêu của chúng tôi là để thông báo cho NER tagger khi chúng tôi nghi ngờ rằng một từ có thể là một OOV, mà có thể làm cho nó nhiều khả năng là một thực thể được đặt tên theo. Chúng tôi cũng tìm cách để loại bỏ các tính năng không đáng tin cậy, tức là không chính xác giải mã từ. Chúng tôi phát triển ba bộ tính năng: • oovdet: TheprobabilityofawordbeingOOVaccording đến bối cảnh.3 • máy dò (phần 2,1) OOV: các tính năng confidence oovdet từ a±2 từ cửa sổ xung quanh thành phố từ hiện tại. • thay thế: thay thế từ decoded với OOV mã thông báo nếu các máy dò có một ngưỡng confidence trên 0.9 (điều chỉnh trên dữ liệu phát triển.) Điều này một cách rõ ràng loại bỏ sự nhầm lẫn của một từ không chính xác decoded, và systemmustrelyonthecontexttotagthewords, cũng như một trước khi OOVs có thể là NEs.

Kết quả (Việt) 2:

2.3. NER với OOVs
Chúng tôi kết hợp thông tin OOV vào tagger NER bởi các tính năng erating quát dựa trên các máy dò OOV. Mục tiêu của chúng tôi là để thông báo cho tagger NER khi chúng ta nghi ngờ rằng một từ có thể là một OOV, mà có thể làm cho nó nhiều khả năng là một thực thể có tên. Chúng tôi cũng tìm cách để loại bỏ các tính năng không đáng tin cậy, tức là không chính xác giải mã từ. Chúng tôi phát triển bộ ba tính năng: • oovdet: TheprobabilityofawordbeingOOVaccording đến máy dò OOV (mục 2.1) 0,3 • Bối cảnh: Các oovdet con tính năng fi dence từ một cửa sổ ± 2 chữ khoảng từ hiện hành. • thay thế: (. Điều chỉnh trên dữ liệu phát triển) Thay thế các từ được giải mã với OOV thẻ nếu phát hiện có ngưỡng con fi dence trên 0,9 này một cách rõ ràng loại bỏ sự nhầm lẫn của một từ không chính xác được giải mã, và systemmustrelyonthecontexttotagthewords, cũng như một trước đó OOVs có thể NE.