Zobrazeno 1 - 10
of 251
pro vyhledávání: '"Nested named entities"'
Autor:
Loukachevitch, Natalia, Manandhar, Suresh, Baral, Elina, Rozhkov, Igor, Braslavski, Pavel, Ivanov, Vladimir, Batura, Tatiana, Tutubalina, Elena
Publikováno v:
Bioinformatics, Volume 39, Issue 4, April 2023, btad161
This paper describes NEREL-BIO -- an annotation scheme and corpus of PubMed abstracts in Russian and smaller number of abstracts in English. NEREL-BIO extends the general domain dataset NEREL by introducing domain-specific entity types. NEREL-BIO ann
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.11913
Nested Named Entity Recognition (NNER) has been a long-term challenge to researchers as an important sub-area of Named Entity Recognition. NNER is where one entity may be part of a longer entity, and this may happen on multiple levels, as the term ne
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.10854
Autor:
Artemova, Ekaterina, Zmeev, Maxim, Loukachevitch, Natalia, Rozhkov, Igor, Batura, Tatiana, Ivanov, Vladimir, Tutubalina, Elena
The RuNNE Shared Task approaches the problem of nested named entity recognition. The annotation schema is designed in such a way, that an entity may partially overlap or even be nested into another entity. This way, the named entity "The Yermolova Th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.11159
Autor:
Loukachevitch, Natalia, Artemova, Ekaterina, Batura, Tatiana, Braslavski, Pavel, Denisov, Ilia, Ivanov, Vladimir, Manandhar, Suresh, Pugachev, Alexander, Tutubalina, Elena
In this paper, we present NEREL, a Russian dataset for named entity recognition and relation extraction. NEREL is significantly larger than existing Russian datasets: to date it contains 56K annotated named entities and 39K annotated relations. Its i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.13112
This paper introduces DaN+, a new multi-domain corpus and annotation guidelines for Danish nested named entities (NEs) and lexical normalization to support research on cross-lingual cross-domain learning for a less-resourced language. We empirically
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.11301
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Marcińczuk, Michał, Radom, Jarema
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2021 192:291-297
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
A. V. Yandutov, N. V. Loukachevitch
Publikováno v:
Lobachevskii Journal of Mathematics. 44:249-258
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.