本文在Chimera Benchmark上对词嵌入以及一些下游任务(NER、POS tagging)进行了评估,实验效果如下表所示,实验表明,在DT上训练的HiCE已经能够利用可以通过不同域传递的一般语言知识,并且通过MAML的适应可以进一步缩小域差距并提高性能。 参考文献 [1] Matthew E. Peters, Mark Neumann, Mohit Iyyer, Matt Gardner, Chri...
noisy 的pretraining能够显著提高NER 的准确率 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fe...
ACL 2019 | Few-shot Learning学习词表外的词表示 这篇论文将学习词表外词表示看做few-shot回归问题,提出了一种新的基于层次关注的架构作为神经回归函数,利用该神经回归函数,从K个观察值对单词的上下文信息进行编码和聚合。此外,还可以利用模型不可知元学习(MAML)来快速有效地使学习模型适应新的语料库。 论文原文:...
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...
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 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...
本文在Chimera Benchmark上对词嵌入以及一些下游任务(NER、POS tagging)进行了评估,实验效果如下表所示,实验表明,在DT上训练的HiCE已经能够利用可以通过不同域传递的一般语言知识,并且通过MAML的适应可以进一步缩小域差距并提高性能。 参考文献 [1] Matthew E. Peters, Mark Neumann, Mohit Iyyer, Matt Gardner, Chri...
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 Learning for Named Entity Recognition in Medical Text(2018),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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 ...