Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Recall-Oriented Learning of Named Entities in Arabic Wikipedia"
tailieunhanh - Báo cáo khoa học: "Recall-Oriented Learning of Named Entities in Arabic Wikipedia"
We consider the problem of NER in Arabic Wikipedia, a semisupervised domain adaptation setting for which we have no labeled training data in the target domain. To facilitate evaluation, we obtain annotations for articles in four topical groups, allowing annotators to identify domain-specific entity types in addition to standard categories. Standard supervised learning on newswire text leads to poor target-domain recall. We train a sequence model and show that a simple modification to the online learner—a loss function encouraging it to “arrogantly” favor recall over precision— substantially improves recall and F1 . . | Recall-Oriented Learning of Named Entities in Arabic Wikipedia Behrang Mohit Nathan Schneider Rishav Bhowmick Kemal Oflazer Noah A. Smith School of Computer Science Carnegie Mellon University . Box 24866 Doha Qatar Pittsburgh PA 15213 USA behrang@ nschneid@cs. rishavb@qatar. ko@cs. nasmith@cs. Abstract We consider the problem of NER in Arabic Wikipedia a semisupervised domain adaptation setting for which we have no labeled training data in the target domain. To facilitate evaluation we obtain annotations for articles in four topical groups allowing annotators to identify domain-specific entity types in addition to standard categories. Standard supervised learning on newswire text leads to poor target-domain recall. We train a sequence model and show that a simple modification to the online learner a loss function encouraging it to arrogantly favor recall over precision substantially improves recall and Fl. We then adapt our model with self-training on unlabeled target-domain data enforcing the same recall-oriented bias in the selftraining stage yields marginal 1 Introduction This paper considers named entity recognition NER in text that is different from most past research on NER. Specifically we consider Arabic Wikipedia articles with diverse topics beyond the commonly-used news domain. These data challenge past approaches in two ways First Arabic is a morphologically rich language Habash 2010 . Named entities are referenced using complex syntactic constructions cf. English NEs which are primarily sequences of proper nouns . The Arabic script suppresses most vowels increasing lexical ambiguity and lacks capitalization a key clue for English NER. Second much research has focused on the use of news text for system building and evaluation. Wikipedia articles are not news belonging instead to a wide range of domains that are not clearly 1The annotated dataset and a supplementary document with additional details of this work can be found at http .
Hồng Phúc
81
12
pdf
Báo lỗi
Trùng lắp nội dung
Văn hóa đồi trụy
Phản động
Bản quyền
File lỗi
Khác
Upload
Tải xuống
đang nạp các trang xem trước
Bấm vào đây để xem trước nội dung
Tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TÀI LIỆU XEM NHIỀU
Một Case Về Hematology (1)
8
461869
55
Giới thiệu :Lập trình mã nguồn mở
14
22650
59
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10896
529
Câu hỏi và đáp án bài tập tình huống Quản trị học
14
10068
446
Phân tích và làm rõ ý kiến sau: “Bài thơ Tự tình II vừa nói lên bi kịch duyên phận vừa cho thấy khát vọng sống, khát vọng hạnh phúc của Hồ Xuân Hương”
3
9523
104
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8286
1125
Tiểu luận: Nội dung tư tưởng Hồ Chí Minh về đạo đức
16
8241
423
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7865
2220
Đề tài: Dự án kinh doanh thời trang quần áo nữ
17
6687
253
Vật lý hạt cơ bản (1)
29
5773
85
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học
Recall Oriented Learning
Named Entities
Arabic Wikipedia
scientific reports
model language
process natural language
Dialog Control
Natural Language System
Dialog Control in a Natural Language System
Expanding the Horizons
Natural Language Interfaces
Phil Hayes
PROSPECTS OR PRACTICAL
NATURAL LANGUAGE SYSTEMS
Workshops
NATURAL LANGUAGE
INTERACTION WITH MACHINES
Long Papers
COMPUTER INTEBFACE DESIGN MURRAY TUROFF DEPARTMENT OF COMPUTER
IiVFORMATION SCIENCE IIEW JERSEY INSTITUTE OF TECHNOLOGY
EVALUATION OF NATURAL LANGUAGE
INTERFACES TO DATABASE SYSTEMS
A PANEL DISCUSSION
database query system
J
Norwood Crout
INTERFACES TO DATA BASE SYSTEMS
Bozena Henisz
INTERPRETING NATURAL LANGUAGE
DATABASE UPDATES
S
Jermld Kaplan Jim David
TRANSPORTABLE NATURAL LANGUAGE
INTERFACES TO DATABASES
Gary G
Hendrlx and William H
Lewis
DATABASES THEORETICAL
TECHNICAL ISSUES
TRANSPORTABLE NATURAL LANGUAGE INTERFACES
PROBLEMS AND TECHNIQUES
Barbara J
Grosz
THEORETICAL TECHNICAL ISSUES
NATURAL LANGUAGE ACCESS TO DATABASES
R
Petrick
Domain Independent
Database Access Systems
ISSUES IN NATURAL LANGUAGE
ACCESS TO DATABASES
A LOGIC PROGRAMMING PERSPECTIVE
Sharon C
Salveter David Maier
PLANNING NATURAL LANGUAGE
EXPRESSIONS REFERRING
Douglas E
Appelt
THE TEXT SYSTEM
NATURAL LANGUAGE GENERATION
Kathleen R
M
MENTING A DATABASE
KNOWLEDGE REPRESENTATION
THE KEY TO THE SELECTION PROBLEM
E
Jeffrey Conklin David D
McDonald
A KNOWLEDGE ENGINEERING
NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING
Stuart C
Shapiro
NATURAL LANGUAGE TEXTS
NECESSARILY GRAMMATICAL
EVEN COMPLETE
UNGRAMHATICALITY
EXTRA GRAMMATICALITY
NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING SYSTEMS
Taxonomy
Descriptions
Individuals in Natural
Language Understanding
The Use of Ooject Special Knowledge
Natural Language Processing
Mark H
Bursteln
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Giáo án mầm non chương trình đổi mới: Gia đình vui nhộn
4
312
1
27-04-2024
Đánh giá hao mòn và độ tin cậy của chi tiết và kết cấu trên đầu máy diezel part 3
12
314
0
27-04-2024
Bibliography on Medieval Women, Gender, and Medicine 1980-2009
82
210
0
27-04-2024
beginning Ubuntu Linux phần 1
34
212
1
27-04-2024
Anh văn bằng C-124
8
175
0
27-04-2024
B2B Content Marketing: 2012 Benchmarks, Budgets & Trends
17
139
0
27-04-2024
GIÁO TRÌNH MÁY ĐIỆN KHÍ CỤ ĐIỆN - PHẦN I MÁY ĐIỆN - CHƯƠNG 1
46
131
2
27-04-2024
Data Structures and Algorithms - Chapter 9: Hashing
54
113
0
27-04-2024
Khóa luận tốt nghiệp: Giải pháp nâng cao chất lượng phương thức thanh toán tín dụng chứng từ phục vụ xuất nhập khẩu tại ngân hàng Thương mại Việt Nam - Trần Thị Tân
12
118
0
27-04-2024
Christmas Meditations on the Twelve Holy Days
173
104
0
27-04-2024
TÀI LIỆU HOT
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7865
2220
Giáo trình Tư tưởng Hồ Chí Minh - Mạch Quang Thắng (Dành cho bậc ĐH - Không chuyên ngành Lý luận chính trị)
152
5743
1368
Ebook Chào con ba mẹ đã sẵn sàng
112
3768
1231
Ebook Tuyển tập đề bài và bài văn nghị luận xã hội: Phần 1
62
5323
1136
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8286
1125
Giáo trình Văn hóa kinh doanh - PGS.TS. Dương Thị Liễu
561
3501
643
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10896
529
Giáo trình Sinh lí học trẻ em: Phần 1 - TS Lê Thanh Vân
122
3687
525
Giáo trình Pháp luật đại cương: Phần 1 - NXB ĐH Sư Phạm
274
4053
516
Bài tập nhóm quản lý dự án: Dự án xây dựng quán cafe
35
4130
480
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.