Exploiting Wikipedia as External Knowledge for Named Entity Recognition
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DOI：
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发表时间：
2007-06
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Jun'ichi Kazama;Kentaro Torisawa
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Jun'ichi Kazama;Kentaro Torisawa
我们探索使用维基百科作为外部知识，以提高命名实体识别（NER）。我们的方法检索相应的维基百科条目的每个候选词序列，并提取一个类别标签从第一句的条目，这可以被认为是一个定义的一部分。这些类别标签被用作基于CRF的NE标记器中的特征。我们使用CoNLL 2003数据集证明，通过这种简单的方法提取的维基百科类别标签实际上提高了NER的准确性。
We explore the use of Wikipedia as external knowledge to improve named entity recognition (NER). Our method retrieves the corresponding Wikipedia entry for each candidate word sequence and extracts a category label from the first sentence of the entry, which can be thought of as a definition part. These category labels are used as features in a CRF-based NE tagger. We demonstrate using the CoNLL 2003 dataset that the Wikipedia category labels extracted by such a simple method actually improve the accuracy of NER.