التعرف على الكيانات المسماة المضمنة عبر تعلم التسلسل الأفضل الثاني وفك الشفرة

عندما يحتوي اسم كيان على أسماء أخرى داخله، يمكن أن تصبح عملية تحديد جميع مجموعات الأسماء صعبة ومكلفة. نقترح طريقة جديدة لتحديد الكيانات المسماة ليس فقط الخارجية بل أيضًا الداخلية المضمنة. نصمم دالة هدف لتدريب نموذج عصبي تعامل تسلسل العلامات للكيانات المضمنة كأفضل طريق ثاني ضمن نطاق الكيان الأب (second best path). بالإضافة إلى ذلك، نوفر طريقة فك التشفير للاستدلال التي تستخرج الكيانات بشكل تكراري من الخارجية إلى الداخلية بطريقة خارجية إلى داخلية. طريقتنا لا تتطلب أي معلمات فائقة إضافية للنموذج القائم على الحقول العشوائية الشرطية الذي يستخدم على نطاق واسع في مهام تحديد الكيانات المسماة المستوية. تظهر التجارب أن طريقتنا تعمل بشكل أفضل أو على الأقل بنفس جودة الطرق الموجودة القادرة على التعامل مع الكيانات المضمنة، حيث حققت درجات F1 بنسبة 85.82٪، 84.34٪، و77.36٪ على مجموعات البيانات ACE-2004، ACE-2005، وGENIA على التوالي.