Исследовано распознавание именованных сущностей в CRF моделях по локальным контекстам без использования специализированных признаков. По результатам исследования для решения проблемы редких локальных контекстов предложен новый метод использования глобальной контекстной информации на основе распределенных представлений. Помимо интеграции глобальной контекстной информации, предложенный метод обеспечивает сокращение размерности и тем самым повышение эффективности обработки.
Досліджено розпізнавання іменованих сутностей у CRF моделях за локальними контекстами без використання спеціалізованих ознак. За результатами дослідження для вирішення проблеми мало поширених локальних контекстів запропоновано новий метод використання глобальної контекстної інформації на основі розподілених представлень. Крім інтеграції глобальної контекстної інформації метод забезпечує скорочення розмірності і таким чином збільшення ефективності обробки.
The purpose is to investigate the quality of named entity recognition using Conditional Random Fields with local context features and develop a new approach to taking into account global context features using context vectors.