Global Pointer 是一种基于Transformer的阅读理解模型,由清华大学 KEG 实验室提出。该模型的核心思想是通过一种全局的指针机制,将问题、段落和答案之间的关系进行建模,从而更好地捕捉到长文本中的关键信息。 二、Global Pointer 模型原理 1.编码层:Global Pointer 使用Transformer作为基本结构,对输入的文本进行编码。编码...
在传统的 Pointer Network 或者 CRF 的设计下,我们并不容易在训练过程中直接计算实体级别的 F1,但是在 GlobalPointer 的设计下,不管是计算实体级别的 F1 还是 accuracy 都是很容易的,比如 F1 的计算如下: defglobal_pointer_f1_score(y_true, y_pred): """给GlobalPointer设计的F1 """ y_pred = K.cast(...
Globalpointer中的“global”主要体现在它将实体的首位当做一个整体去判别,对于一段长度为n的文本来说,其中的文本序列的排列组合共有n(n+1)/2种,也就意味着实体的候选项存在n(n+1)/2个,如果存在多个实体类别,我们要分别从n(n+1)/2个实体候选项中识别出对应类别的的实体,实则是多标签分类问题。如上图所示...
解码globalpointer的实现: 多标签损失函数: GlobalPointer:用统一的方式处理嵌套和非嵌套NER - 科学空间|Scientific Spaces 介绍: 这个globalpointer可以无差别识别非嵌套实体(flat-ner)和嵌套实体(nested-ner)。而且还比CRF快。 在NER任务和阅读理解任务上,pointer network是一大类方法。globalpointer是将首尾看成一个整...
与此同时,GlobalPointer是一种常用的指针网络模型,用于解决序列标注问题。在基于GlobalPointer的实体识别方法中,首先利用前述的融合词汇信息的方法获得词的表示。然后,通过将实体的起始和终止位置作为指针进行预测,从而标注实体的边界位置。 融合词汇信息与GlobalPointer的实体识别方法具有以下优点: 1.提高了实体识别的准确性...
Pointer Network一般采用两个模块分别识别实体的首和尾,而GlobalPointer将首位是为一个整体去进行判断,如上图,因此更具有“全局观”。 基本思路 假设我们要对一个文本长度为n的文本进行实体识别,而理论上我们识别的实体是连续的,并且最大长度可以为n,由此可以得出最大候选实体个数有n(n+1)/2n(n+1)/2个;...
In this work, we propose a novel span-based NER framework, namely Global Pointer(GP), that leverages the relative positions through a multiplicative attention mechanism. The ultimategoal is to enable a global view that considers the beginning and the end positions to predict theentity. To this ...
基于GlobalPointer的实体关系联合抽取是一个研究领域中的创新，通过结合多种技术，包括但不限于DGCNN和概率图，实现了在语言与智能技术竞赛中的显著成果。早期提出的CasRel模型，虽然在当时是关系抽取的SOTA（状态最佳）技术，但随着对领域的深入了解，作者发现CasRel仍存在一些不完善之处。为解决这些问题，作者...
注:要让 relaxing 优化起作用,编译时要加入 -msmall-data-limit=n 参数,有了这个参数,编译器会把内存空间小于 n 字节的静态变量放入 .sdata 或者 .sdata.* 节,然后链接器将这部分静态变量集中在 __global_pointer$...
而GlobalPointer技术则着眼于全局信息，有效地解决了实体边界和类别识别中的复杂性。这些方法的详细实现和分析，可以参考苏神在spaces.ac.cn上的文章Empirical Analysis of Unlabeled Entity Problem in Named Entity Recognition以及Named Entity Recognition as Dependency Parsing，其中作者还贴心地提供了带有...