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...
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...
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...
比如,继续使用BIOES等方法让序列标注模型为句子打上标签,那么任务就从单标签任务变成了多标签任务,如"Chinese"同时具有"S-GPE"和"I-GPE"两种标签,事实上这种处理方法比较麻烦且效果也不理想。 二、基于 MRC 框架解决 Nested NER 任务 2019年,基于MRC(机器阅读理解)思想解决Nested NER任务的框架被提出。[1] MRC ...
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...
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...
其中,模型的输入分为两部分:原始的待抽取文本以及所有标签对应的描述文本(先验知识)。与 BERT-MRC 不同,我们不会将标签描述文本与原始文本进行拼接,而是使用 BERT 的编码器分别进行编码得到不同的文本表示。 值得注意的是,为了提升训练效率和减小模型的尺寸,原始文本和标签描述文本共享 BERT 的编码器权重;之后我们引...
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...
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...
推荐香侬科技的BERT-MRC，公司里亲身实验效果还不错，比BERT-CRF要好很多。一、论文简介 提出背景 NER...