在NER任务中,位置信息,特别是相对位置非常重要,实验中发现,相对位置信息对于Multi-head这种token pairs based的模式更为重要,一句话总结:告诉模型start token与end token之间的距离非常关键。 举个例子,一段文本 欧莱雅新出的护肤系列里面的精华液很贵,但是乳液十分便宜 正常要提取的品类是“精华液”和“乳液”,但假...
模型详细介绍 实验结果 个人的一些想法 1 论文简要介绍 ABSA(Aspect-based Sentiment Analysis)属于细粒度的情绪分类,包含target extraction和polarity classification两个子任务。如果将其视为一个整体任务,目前主流的方法是转成序列标注任务做,每个字符的标签由target标签和情绪标签两部分组成。 这种办法存在两个问题: 每...
最近,Eberts等人[15]提出了SpERT(Span-based Entity and Relation Transformer),一个简单但有效的基于span的联合抽取模型,该模型将BERT作为编码器,并使用2个多层前馈神经网络FFNN(Feed Forward Neural Network)分别对span和关系进行分类。 本文提出了一种基于span的实体和关系联合抽取模型,与已有研究方法不同的是,本文使...
Nguyen和Verspoor提出了一个基于BiLSTM-CRF的模型来进行实体识别,将注意力机制应用于联合模型中,它将token表示与关系分类任务共享,并学习了BILOU实体标签的嵌入。在关系分类中,他们使用了一个双仿射注意力层来处理实体之间的交互。Chi等人也使用了类似的BiLSTM表示,他们用BIO标签检测实体,并在训练中加入了一个辅助语言...
Pipeline model我们首先构建一个多目标提取器,其中专门使用BERT编码器。然后,使用第二骨干网络为极性分类器提供上下文句子向量。在推理过程中,将两个模型分别训练。 Joint model在该模型中,每个句子都被输入到一个共享的BERT骨干网络中,该骨干网络最终分支为两个兄弟输出层:一个用于提出多个候选目标,另一个用于预测每个...
BERT中在构造数据进行NSP任务的时候是这么做的,将两个segment进行拼接作为一串序列输入模型,然后使用NSP任务去预测这两个segment是否具有上下文的关系,但序列整体的长度小于512。 然而,RoBERTa通过实验发现,去掉NSP任务将会提升down-stream任务的指标,如图2所示。
定性分析,也就是case study了,作者举了一个例子,说明了span based方法的效果,尤其是针对multi-word方面。 消融实验,作者分析了在span表示和关系表示中是否考虑pooling信息,distance等的影响。 未来展望 暂无 其他 源码: [https://github.com/chiayewken/Span-ASTE]...
论文题目:《Open-Domain Targeted Sentiment Analysis via Span-Based Extraction and Classification》 这篇论文研究的任务依然是方面词实体提取和情感极性判断,其主要针对的点是同一实体词不同单词的情感极性不一致问题,引入了SPAN概念 首先提一下目前对这个任务的研究通常都是转换为序列标记问题,具体有三种不同的模型pip...
RoBERTA 指出 BERT 一系列模型都是” 欠拟合” 的,所以干脆直接关掉 dropout, 那么在 ALBERT 中也是去掉 Dropout 层可以显著减少临时变量对内存的占用。同时论文发现,Dropout 会损害大型 Transformer-based 模型的性能。 5.ELECTRA 掩码语言模型(masked langauge model, MLM),类似BERT通过预训练方法使用[MASK]来替换...
为了解决上边的两个问题,KBERT 采用了一种语句树的形式向原始文本序列中注入知识,并在预训练模型的表示空间中获取向量表示;另外其还使用了 soft-position 和 visible matrix 的方式解决了 KN 问题。 3.2. KBERT 的模型结构 图1 KBERT 的模型结构 图1 展示了 KBERT 的模型结构,其中主要包含 4 个组件:Knowledge...