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PACLIC-2016-Neural Joint Learning for Classifying Wikipedia Articles into Fine-Grained Named Entity Types #273
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BrambleXu opened 4 years ago
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将一些人工制作的feature和使用wikipedia text制作的representation(word2vec)作为特征,进行multi-label和multi-task的学习。结果发现使用后者效果更好。
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この論文では、Wikipediaの記事に拡張固有表現のラベルを自動的に付与する手法を提案している。論文中では、どのような特徴を使えば良い性能になるか検証している。結果として、記事の分散表現を使うことで性能が向上した。記事の分散表現は①アンカーテキストをリンク先の記事名に置き換える②アンカーテキスト以外を形態素解析で分かち書き、した後word2vecで学習。データの用意は、20000記事ほどに人手でラベルを複数付与して行った。分類性能はF1で0.88。
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