元学习在少样本图片和句子类中取得了很好的结果,因此这个方法会很自然地应用在少样本NER上。其核心思想是在模型训练过程中使用情节性分类范式来模拟少数几个镜头的设置。具体来说就是在每个场景中,从DL中随机采样M个实体类别(通常M<|y|),包括一个支持集 S ={(Xi,Yi)}i=1M x K(每个实体k个句子)和一个查...
self-training能够提高 few-shot learning,当unlabeled data占比很高的情况下 prototype learning在不同数据集上的表现是不同的,它对以下两种情况有用: 当labeled data非常少的时候 在train-free setting下,又有新的entity出现。 3 background of few-shot ner 介绍few-shot ner和baseline(pre-train+fine-tune) ...
在本节中,我们正式确定了few-shot NER的任务,并提出了一个标准的评估设置,以便于对未来研究的结果进行有意义的比较 3.1 few-shot ner few shot-NER系统需要学习仅使用几个标记的示例来泛化到看不见的实体类 k-shot ner定义如下,输入序列x,k-shot支持集 for 目标tag集,找出序列x的标签y k-shot支持集:对于每...
这是第一个few-shot NER数据集,也是最大的人工标注NER数据集之一。我们构建了具有不同侧重点的基准任务来全面评估模型的泛化能力。广泛的实证结果和分析表明,few-shot NER任务充满挑战性,亟待进一步研究。 论文名称:Few-NERD: A Few-Shot Named Entity Recognition Dataset 论文作者:Ning Ding, Guangwei Xu, Yulin ...
1. 介绍 FewShot NER对于低资源域中的实体标记至关重要。现有的方法仅从源域学习特定于类的语义特征和中间表示。这会影响对看不见的目标域的通用性,从而导致性能不佳。为...
A first named entity recognition (NER) system may be adapted to create a second NER system that is able to recognize a new named entity using few-shot learning. The second NER system may process support tokens that provide one or more examples of the new named entity and may process input...
Interventional Few-Shot Learning 星级: 23 页 Entailment as Few-Shot Learner 星级: 15 页 Defensive Few-shot Learning 星级: 10 页 Few-Shot Adversarial Domain Adaptation 星级: 11 页 Semi Few-Shot Attribute Translation 星级: 9页 Large Margin Few-Shot Learning 星级: 17 页 Improved Few-...
FewShot NER对于低资源域中的实体标记至关重要。现有的方法仅从源域学习特定于类的语义特征和中间表示。这会影响对看不见的目标域的通用性,从而导致性能不佳。为此,我们提出了CONTAINER,这是一种新的对比学习技术,它优化了标记间的分布距离。CONTAINER没有优化特定于类的属性,而是 优化了一个广义目标 ,即基于高斯...
Few-shot Learning for Named Entity Recognition in Medical Text笔记 1. Summary 本文对Electronic health records的一些数据集进行了命名实体识别研究。在利用其它相关数据集的基础上,对target dataset只采集10个样例进行few-shot learning,提出了五种提升性能的方法(tricks):...
解读:Few-shot classification in Named Entity Recognition Task 1 介绍 2 相关工作 3 原型网络 3.1 模型 3.2 适配NER 4 小样本实体识别 4.1 形式化任务 4.2 基本模型 4.3 实验 5 实验设置 5.1 数据集 5.2 数据准备:模拟几次实验 5.3 实验设计 5.4 模型参数 6 结果 6.1 模型的性能 6.2 ... ...