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...
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。 2.Nested NER 从2003年...
【NLP】实体识别BERT-MRC论文阅读笔记 写在前面 NER(命名实体识别)通常可以分为nested NER(嵌套命名实体识别)及flat NER(非嵌套命名实体识别)。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...
论文集地址:链接机器阅读理解(Machine Reading Comprehension,MRC)是一种利用算法使计算机理解文章语义并回答相关问题的技术。由于文章和问题均采用人类语言的形式,因此机器阅读理解属于自然语言处理(NLP)的范畴,也是其中最新最热门的课题之一。近些年来,随着机器学习,特别是深度学习的发展,机器阅读理解研究有了长足的进步,...