对标签进行编码时,对标签集合中的所有标签进行对应编码,每个完整的 label 得到的编码取 部分作为其编码向量,并且将所有的 label 编码组成一个向量集合 ,最后计算每个 与 的点积,形式如下: 由于这里使用了 label 编码表征的方式,相比于其他的 NER 方法,在模型遇到新的数据和 label 时,不需要再初始一个新的顶层分类...
3. 按前两步的方法转换后进行组合,例如 B-PER-->begin person,I-PER-->inside person。 由于进行的是 Few-shot NER 任务,所以作者在多个 source datasets 上面训练模型,然后他们在多个 unseen few shot target datasets 上面验证经过 fine-tuning 和不经过 fine-tuning 的模型的效果。 在进行 Token 编码时,对...
当然,这里做的是蒸馏模型,所以对于输入到 Student Model 的序列对,也是Teacher Model Inference 预测模型的输入,通过 Teacher Model 的预测计算得到一个 teacher_ner_logits 和 teacher_similar_logits,将 teacher_ner_logits 分别与和通过 CrossE...
对标签进行编码时,对标签集合中的所有标签进行对应编码,每个完整的 label 得到的编码取部分作为其编码向量,并且将所有的 label 编码组成一个向量集合,最后计算每个与的点积,形式如下: 由于这里使用了 label 编码表征的方式,相比于其他的 NER 方...
Teacher Model 的设计总体上就是这样的,通过两个任务来增加 Teacher Model 的准确性和泛化性,对于实体识别来说,使用句对相似度的思想来拉近具有相同标签的 Token,并且结合传统的 NER 模型(mBERT+softmax)可以使得模型的学习更加有指向性,不单单靠一个序列标签来指导模型学习,笔者任务这是一个不错的思路。
ACL2022 | 关系抽取和NER等论文分类整理 大家好,我是对白。 ACL 2022的paper list终于放出来了!!!  本文汇总了ACL2022信息抽取方向的论文,包括但不限于通用信息抽取、...
基于神经网络的NER模型已经在几个公共基准上取得了最先进的成果。最近的研究(Lin等人,2020年;Agarwal等人,2021年)表明,上下文信息确实会影响预测,但驱动高性能的主要因素是学习NER 中的token本身。因此,NER模型在遇到训练中unseen的实体时会表现不佳,这被称为Out of vocabulary (OOV)问题。
受label smoothing的启发(Szegedy等人,2016;Muller等人,2019年),作者提出了边界平滑(boundary smoothing)作为基于span的神经NER模型的正则化技术。通过对标注实体的周围边界重新分配概率,来缓解模型过度自信的问题,此外,作者还证明了边界平滑可以帮助训练后的NER模型保持校准,从而使产生的置信度可以更好地表示预测实体的精度...
ACL2022 | 关系抽取和NER等论文分类整理 大家好,我是对白。 ACL 2022的paper list终于放出来了!!! 本文汇总了ACL2022信息抽取方向的论文,包括但不限于通用信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、事件关系抽取、基于事件的观点挖掘等。 一、信息抽取...
少样本 NER 的系统目的在于通过很少的标注样本来识别新的命名实体类。本文提出了一个分解的元学习方法来解决小样本 NER,通过将原问题分解为小样本跨度预测和小样本实体分类两个过程。具体来说,我们将跨度预测当作序列标注问题并且使用 MAML 算法训练跨度预测器来找到更好的模型初始化参数并且使模型能够快速适配新实体。