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A Novel Dual Pointer Approach for Entity Mention Extraction

Chinese Journal of Electronics 2021年第1期30卷 127-133页

作者： LIU Jie PANG Yihe ZHANG Kai LIU Lizhen YU Zhengtao Department of Information Engineering Capital Normal University Research Center for Language Intelligence Capital Normal University Department of Information Engineering and Automation Kunming University of Science and Technology

The named entity extraction task aims to extract entity mentions from the unstructured text,including names of people, places, institutions and so on. It plays an important role in many Natural language processing(NLP) tasks, such as knowledge bases construction, automatic question answering system and information extraction. Most of the existing entity extraction studies are based on the long text data, which are easier to annotate due to the sufficient contextual information. Extracting entities from short texts such as search queries, conversations is still a challenging *** paper proposes a dual pointer approach for entity mention extraction, it extracts one entities by two position pointers of the input sentence. The end-to-end deep neural networks model based on the proposed approach can extract the entities by serially generating the dual *** evaluation results on the Chinese public dataset show that the model achieves the state-of-the-art results over the baseline models.

关键词： entity mention extraction novel dual pointer approach Chinese public dataset text analysis deep learning (artificial intelligence) long text data end-to-end deep neural networks model natural language processing automatic question answering system named entity extraction task unstructured text question answering (information retrieval) natural language processing tasks query processing knowledge bases construction knowledge based systems information extraction

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