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Recognizing Complex Entity Mentions: A Review and Future Directions Xiang Dai
複雑なNERタスクへの既存手法の調査と今後の研究の展望
既存手法をまとめつつ研究へのアプローチをいくつか提案しているところ
NERのタスクの中で、例えばEntityのメンションでNestがあったり、overlapがあるといったより複雑なNERタスクを解くために、既存のtoken-levelの手法やsentence-levelの手法をまとめ、それをベースに研究のアプローチをいくつか提示した
今後検証していく
複雑なNERタスクは既存のBiLSTM-CRFといったベースラインでどれくらい解けるのだろうか
Medication and adverse event extraction from noisy text Xiang Dai1,2, Sarvnaz Karimi1, and Cecile Paris1
0. 論文
Recognizing Complex Entity Mentions: A Review and Future Directions Xiang Dai
1. どんなもの？
複雑なNERタスクへの既存手法の調査と今後の研究の展望
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
既存手法をまとめつつ研究へのアプローチをいくつか提案しているところ
3. 技術や手法のキモはどこ？
NERのタスクの中で、例えばEntityのメンションでNestがあったり、overlapがあるといったより複雑なNERタスクを解くために、既存のtoken-levelの手法やsentence-levelの手法をまとめ、それをベースに研究のアプローチをいくつか提示した
4. どうやって有効だと検証した？
今後検証していく
5. 議論はある？
複雑なNERタスクは既存のBiLSTM-CRFといったベースラインでどれくらい解けるのだろうか
6. 次に読むべき論文は？
Medication and adverse event extraction from noisy text Xiang Dai1,2, Sarvnaz Karimi1, and Cecile Paris1