从上表可以看出,BERT-MRC模型在命名实体识别任务中具有较高的准确率和F1得分,性能优于其他先进模型。这表明BERT-MRC模型在处理NER任务时具有更强的泛化能力和鲁棒性。四、应用前景与建议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...
在flat NER上常用的序列标注模型通常不适用于nested NER,为了将两个任务用一套统一框架处理,BERT-MRC从MRC(机器阅读理解)角度建模实体识别任务。 简单地说,BERT-MRC将实体类别相关的先验信息(比如实体类别描述)构建为一个问句,并将问句与文本内容一起输入模型,然后从文本内容中抽取问句的答案,也就是实体在文本中的...
在flat NER上常用的序列标注模型通常不适用于nested NER,为了将两个任务用一套统一框架处理,BERT-MRC从MRC(机器阅读理解)角度建模实体识别任务。 简单地说,BERT-MRC将实体类别相关的先验信息(比如实体类别描述)构建为一个问句,并将问句与文本内容一起输入模型,然后从文本内容中抽取问句的答案,也就是实体在文本中的...
还值得一提的是,由于BERT-MRC利用了query中的关于实体类型表述的先验知识,作者推测在较少训练数据的情况下,BERT-MRC也会有更好的表现。 如下图Figure 3所示:在中文OntoNotes4.0训练集上,基于query的BERT-MRC方法在训练数据量减半的情况下也能获得与BERT-Tagger相当的性能。 07 结论与研究思考 BERT-MRC模型将NER任...
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...
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...
LEAR 相对于 BERT-MRC 的最大优势在于其较高的 inference 效率。由于 LEAR 不需要为每个原始文本构造 |C| 个新样本,理论上 LEAR 的计算复杂度为。可以看到,这个复杂度是远小于 BERT-MRC 的,在后面的验证中,我也得到了预期的效果。 LEAR实现 我最近分享的一些方法大部分都经过实验并验证有效的,这次介绍的 LEAR...
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):...