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J-GLOBAL ID：202202234216481973   整理番号：22A0327275

中国語名前認識:技術の状態【JST・京大機械翻訳】

Chinese named entity recognition: The state of the art

著者 (4件)： Liu Pan (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Guo Yanming (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Wang Fenglei (College of Polotics, National Defense University, Shanghai, China) ,  Li Guohui (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 473  ページ： 37-53  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然言語処理における最も基本的な問題の1つであるNamed Entity認識(NER)は,自然言語テキストにおける特定の意味を持つエンティティの境界とタイプを同定することを追求する。重要な国際言語として,中国語は多くの側面で一意性を持ち,中国のNER(CNER)はますます注目を受けている。本論文では,CNERにおける最近の進歩の包括的な調査を示した。最初に,CNERの共通データセット,タグ方式,評価計量および困難を含むいくつかの予備的知識を紹介した。次に,CNERの伝統的研究および深層学習研究における最近の進展を別々に記述し,その中で,深層学習によるCNERは,著者らの焦点であった。特性表現,コンテキスト符号器,およびコンテキスト符号器とタグ復号器を含む基本的三層アーキテクチャにおける関連研究を要約した。一方,このアーキテクチャに基づく注意機構と敵対移動学習法を紹介した。最後に,CNERの将来の研究動向と課題を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表現 ,  学習 ,  言語 ,  復号器 ,  標識 ,  自然言語処理 ,  *中国語 ,  自然言語 ,  符号器 ,  計量 ,  一意性 ,  計算機アーキテクチャ ,  機械学習
準シソーラス用語： 研究動向 ,  エンティティ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： CNER ,  文字表現 ,  コンテキストエンコーダ ,  タグデコーダ ,  注意機構 ,  敵対的伝達学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 中国 ,  名前