第二种就是使用度量学习和元学习,构造Prototype Network,先表示 support set 上 labeled entity/token 的原型表征,然后用欧式距离作为度量,将距离最近的「原型点」的 label 作为「目标点」的结果,本文就介绍一些这方面的工作吧。 通常Few-shot NER 任务满足一种 meta learning 的数据设定: 从训练集中采样出多个 Tra...
metric learning是few-shot learning的重要方法,是指学习一个度量来衡量某个对象与各个类之间的距离,距离越近,被判定为这个类的概率越大。 metric learning 包括matching network,prototypical network等方法。 metric learning经常被用于CV,而非NLP,NLP更多是使用transfer learning。该文章利用prototypical network处理NER任...
Few-shot learningNamed entity recognitionBERTTwo-level model fusionCurrently,as a basic task of military document information extraction,Named Entity Recognition(NER)for military documents has received great attention.In 2020,China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing(CCKS)and System Engineer...
Few-shot NER的三阶段:Train、Adapt、Recognize,即在source域训练,在target域的support上微调,在target域的query上测试。 如上图,左边(1-3)表示的是原型的loss1(训练目标为各个原型分散分布),右边(4-7)表示的是span的representation获取,中间(8)是一个多层FFN(为了使得原型表示和span表示最终映射到同一个向量空间...
Few-shot learning(少样本学习)和 Meta-learning(元学习)概述 标准分为三类。参考文章《LearningtoCompare:RelationNetworkforFew-ShotLearning》学习微调 (LearningtoFine-Tune) 基于...Few-shotLearning》,《LearningtoCompare:RelationNetworkforFew-ShotLearning》。 核心思想:学习一个 embedding 函数 ...
Few-Shot Named Entity Recognition (NER) is the task of recognising a 'named entity' like a person, organization, time and so on in a piece of text e.g. "Alan Mathison [person] visited the Turing Institute [organization] in June [time]....
论文链接:FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS Idea: Few-shot 学习不依靠于规则化扩展数据集来补偿缺少有监督数据对模型带来的影响,而是受启发与人类学习去探索相似任务在空间上的分布情况。 GNN网络实际是CNN网络在非欧几里得空间上的扩展。 Problem Set-up 以下的定义可以应用于semi-supervised... ...
few-shot learning涉及从很少的标记示例中学习看不见的类。为了避免对有限的可用数据进行过度拟合,引入了元学习来重点关注如何学习。提出原型网络来学习度量空间,其中特定未知类的示例围绕单个原型聚集。虽然它主要部署在计算机视觉中,但Fritzler等人和Hou等人也使用了fewshot-NER的原型网络。另一方面,Yang和Katiyar提出了一...
few-shot命名实体识别(NER)的目标是泛化到不可见的标签和/或域,标签示例很少。现有的度量学习方法计算查询和支持集之间的令牌级相似性,但不能将标签语义完全合并到建模中。为了解决这个问题,我们提出了一种简单的方法来极大地改善NER的度量学习: 1)设计多个prompt模式来增强标签语义; 2)我们提出了一种新的架构来有...
博雯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI NER(命名实体识别)作为NLP的一项基本任务,其日常是训练人工智能(zhang)对一段文本中的专有名词(人名、地名、机构名等)进行识别和分类…阅读全文 赞同20 添加评论 分享收藏 Few-Shot Learning With Graph Neural Networks论文解读 论文:Few...