首先,论文提到了之前使用BERT-MRC的方式做序列标注问题,虽然相比传统的BERT-CRF方法有一定的效果提升,但是仍然有两个缺陷。其中一个就是前言中提到的效率问题。另外一个则是BERT-MRC并没有充分利用标签的知识信息。前言中提到,BERT-MRC引入了标签的先验知识,然而LEAR论文中通过对attention部分进行可视化分析,发现模型可能...
MRC模型是指通过query来抽取出context中对应的answer spans,本质上来说属于2个多分类任务,即需要对context中的每个token输出其是否为answer span的starting position和ending position。 在过去的一两年里,各种NLP任务趋向于转换成MRC任务[6],而作者也提到之所以提出用MRC任务解决NER问题是受到[7]中将实体关系抽取任务转换...
BERT-MRC模型作为一种强大的Baseline,在命名实体识别任务中表现出色。随着深度学习技术的不断发展,BERT-MRC模型有望在更多场景中得到应用。例如,在信息抽取、问答系统、智能助手等领域,BERT-MRC模型可以帮助我们更好地理解和处理自然语言文本数据。未来,我们建议对BERT-MRC模型进行进一步优化和改进,以提高其在命名实体识别...
BERT-MRC将BERT作为基础模型主干,通过[CLS]和[SEP]将query和context连接起来,进入BERT模型训练,取BERT最后一层的context中字符的对应输出作为最终的输出。 3.2 Span 选择 MRC任务对于span选择有2种策略,一种是直接预测answer span的开始位置和结束位置分别对应的token index,但这种策略在给定query的情况下只能输出单个sp...
前面,我们提过BERT-MRC是从MRC(问答式机器阅读理解)角度来建模实体抽取任务的。而MRC通常被拆解为两个多分类任务,这两个多分类任务分别负责答案的起点和止点位置预测(answer span Extraction)。 换句话说,BERT-MRC在抽取每类实体时,首先都会基于实体类别建立自然语言问句,然后在给定的上下文文本中抽取这个问句的答案片...
MRC+就近匹配只能解决不同类实体的嵌套问题,而针对同类实体的嵌套问题,BERT-MRC引入了一个二分类层计算头尾配对概率来解决。 2.3 先验知识的引入 还有一点,BERT-MRC还指出问句引入了实体类别的信息,显式地告诉模型所要抽取的是什么类的实体。 此外,问句中所包含的更全面更细粒度的描述信息则可能提供了区分性信息,帮...
BERT-MRC将BERT作为基础模型主干,通过[CLS]和[SEP]将query和context连接起来,进入BERT模型训练,取BERT最后一层的context中字符的对应输出作为最终的输出。 3.2 Span 选择 MRC任务对于span选择有2种策略,一种是直接预测answer span的开始位置和结束位置分别对应的token index,但这种策略在给定query的情况下只能输出单个sp...
bert mrc 论文:1910.11476v6.pdf (arxiv.org) 代码:ShannonAI/mrc-for-flat-nested-ner: Code for ACL 2020 paper (github.com) 简介: 使用阅读理解的方式来处理 命名实体识别问题,当前命名实体识别任务分为两种:嵌套型的NER(Nested NER) 和非嵌套型的NER(Flat NER):...
作者将BERT-MRC在nested NER和flat NER数据集上都进行实验,结果表明其性能都取得了SOTA的效果。 02 相关工作 1.NER 传统的NER任务都是通过序列标注模型实现的,从CRF发展到结合神经网络模型(LSTM,CNN,BiLSTM)+CRF的结构,而最近几年的大规模预训练模型BERT和ELMo进一步提升了NER任务的效果。
BERT-MRC将BERT作为基础模型主干,通过[CLS]和[SEP]将query和context连接起来,进入BERT模型训练,取BERT最后一层的context中字符的对应输出作为最终的输出。 3.2 Span 选择 MRC任务对于span选择有2种策略,一种是直接预测answer span的开始位置和结束位置分别对应的token index,但这种策略在给定query的情况下只能输出单个sp...