1.abstract 文章主要解决few-shot ner (做命名实体识别时,标注数据特别少)的问题,提出三种正交的方案解决:meta-learning 为不同的entity构建原型在noisy 的web数据上进行pre-training 以提取和entity相关的ge…
这种直觉让我们赋予主干网络一种能力,使其能够提高实体的表征用于NER。因此,作者建议使用大规模噪声网络数据WiFiNe进行噪声监督与训练(noisy supervised pretraining,NSP).作者通过查询锚定字符串以及每个维基页面中的核心参考提及的自由基,自动注释了2013年英语维基百科转储。该数据集有6.8GB,113个实体类别,超过50千万句子。
当目标类有多个few-shot sample(例如,5-shot)可用时,模型可以通过优化高斯embedding的KL散度有效地适应新域 相比之下,对于1-shot的情况,模型适应目标类分布的难度很大。如果模型没有关于目标类的先验知识,单个示例可能不足以推断目标类分布的方差。因此,对于one-shot场景,我们优化了 嵌入分布均值之间的平方欧氏距离。
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...
Few-Shot Few-Shot Learning and the role of Spatial Attention 星级: 9 页 小样本学习 few-shot learning.docx 星级: 4 页 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 Adaptatio...
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):...
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...
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 ... ...
Named Entity Recognition (NER) in Few-Shot setting is imperative for entity tagging in low resource domains. Existing approaches only learn class-specific semantic features and intermediate representations from source domains. This affects generalizability to unseen target domains, resulting in suboptimal ...
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 ... ...