استخدام المعرفة اللّغوية لتحديد الكيانات المعرفة الصينية عبر الشبكة الرسومية التعاونية

يُعتبر عدم توفر معلومات حدود الكلمات أحد العوائق الرئيسية في تطوير نظام فعّال لتحديد الكيانات الاسمية الصينية (NER). وبفضل ذلك، يحتوي القاموس المُنشأ تلقائيًا على معلومات غنية عن حدود الكلمات والمعلومات الدلالية للكلمات. ومع ذلك، لا يزال التكامل الفعّال للمعرفة اللفظية في مهام تحديد الكيانات الاسمية الصينية يواجه تحديات، خاصةً عند التعامل مع الكلمات اللفظية المتوافقة ذاتيًا، وكذلك الكلمات اللفظية الأقرب في السياق. ونقدّم هنا شبكة رسمية تعاونية (Collaborative Graph Network) لحل هذه التحديات. تُظهر التجارب على مجموعات بيانات مختلفة أن نموذجنا لا يتفوّق فقط على النتائج المتطورة حاليًا (SOTA)، بل يحقق أيضًا سرعة تصل إلى ستة إلى خمسة عشر مرة أسرع من نموذج SOTA.