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: The pro bability of aword being OOV according 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 system must rely on the context to tag thewords,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: bability pro của aword là OOV theo các máy dò OOV (phần 2,1).3 • bối cảnh: 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 hệ thống phải dựa trên bối cảnh để thẻ thewords, là tốt như một trước khi OOVs có thể là NEs.