Few-Shot Named Entity Recognition: An Empirical Baseline Study 2021 emnlp Abstract 本文提出了一项实证研究,当有少量的域内有标记数据时,可以有效地建立命名实体识别系统。基于近来的基于Transformer的自监督预训练语言模型(PLMs),本文研究了三种正交的方案来提高模型在少数情况下的泛化能力:(1)使用元学习来构建不同...
Few-shot Named Entity Recognition with Self-describing Networks 原文链接: https://arxiv.org/abs/2203.12252 ACL 2022 AbstractFew-shot NER 需要有效地从有限的实例中捕获信息并从外部资源中转移有用的知识。文中作者提出了一种用于少样本 NER 的自描… 唯一想到的合法ID Noise Contrastive Estimation 随笔 Nois...
总的来说,我们引入新的研究课题——小样本实体识别(Few-shot Named Entity Recognition)。 本文介绍一个近期的有关few-shot NER的benchmark工作,引出基于元学习的NER数据集及baseline。 核心要点: 提出一种新的Few-shot NER数据集和benchmark,在语料数量、实体数量、实体类型数量上比现有数据集更有优势; 针...
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...
Few-Shot Nested Named Entity Recognition 下载积分: 199 内容提示: 文档格式:PDF | 页数:9 | 浏览次数:2 | 上传日期:2024-11-10 03:55:31 | 文档星级: 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 22 p. PERSE: Personalized 3D Generative Avatars from A Single Portrait 15 p. Action-Agnostic Point-...
Simple and Effective Few-Shot Named Entity Recognition with Structured Nearest Neighbor Learning 1. abstract 我们提出了一个基于最近邻学习和结构化推理的简单few-shot命名实体识别(NER)系统。我们的系统使用在源域上训练的监督NER模型作为特征提取器。在多个测试域中,我们发现在这个特征空间中的最近邻分类器比标准...
二、问题定义:少样本命名实体识别(few-shot named entity recognition) 命名实体识别即在文本中标出实体。假设输入为 ,模型最终的输出需要给每一个词 打上一个标签 ,该标签集合 是一个给定的集合。 在少样本的场景下,样本被按照批次(episode)组织成N-way-K-shot形式的数据。每个批次的数据又被组织成两个集合,su...
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...
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 Named Entity Recognition with Self-describing Networks 用自描述网络进行少样本命名实体识别 acl 2022 原文地址:2022.acl-long.392.pdf (aclanthology.org) Abstract 少样本NER需要在有限制的实例中高效捕获信息,并且从外部资源中迁移有用的知识。在本文中,作者提出了一种用于少样本NER的自描述机制,它可以...