Template-free Prompt Tuning for Few-shot NERRuotian Ma 1∗ , Xin Zhou 1∗ , Tao Gui 2† , Yiding Tan 1 ,Linyang Li 1 , Qi Zhang 1† , Xuanjing Huang 11 School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China2 Institute of Modern Languages and Linguistics, Fudan University...
标题:Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER 来自: 复旦大学 虽然标题叫做template-free prompt,实际上是有template的,并利用prompt思想中的 answer与label的映射关系挖掘PLM的Ner能力 贡献: 提出Entity-oriented LM (EntLM) fine-tunin,一种优雅的方式,将NER任务重构成一个LM任务,减少pre-train和fine-tun...
Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER [笔记] Red Dragon 9 人赞同了该文章 1. 研究动机 基于模板的方法在inference阶段需要枚举每个span,太耗时,作者提出了一种template-free的方法,把NER问题转化成一个Entity-oriented LM问题,在训练的时候,entity的位置预测label words,non-entity的位置预测原始的单词...
分类: ML & NLP 推荐该文 关注博主关注博主 收藏本文 分享微信 MetaZ 粉丝- 2 关注- 0 +加关注 0 0 « 上一篇: 论文笔记 - DeepCore: A Comprehensive Library for Coreset Selection in Deep Learning » 下一篇: CMake 提示检测不到 CUDA 结构 (Failed to detect a default CUDA ...
Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER.Ruotian MaXin ZhouTao GuiYiding TanQi ZhangXuanjing Huang
1.提出了一种template-free的方法,并利用prompt的思想fine-tuning模型,将NER问题转换为LM问题,这样并没有引入新的参数,可以缩小预训练与下游任务的gap。 2.对于label words,提出了几种不同的搜索方法,并通过实验比较分析了这几种方法的性能。 3.通过大量实验验证了模型在参数选择,不同数据集,解码时间上的不同性能...
Paper: Template-free Prompt Tuning for Few-shot NERCode: EntLM发布于 2022-08-31 21:50 NER 赞同1添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧关于作者 Yiliiiii import * as end2end ...