命名实体识别的动态迁移学习

AAAIDec, 2018

Dynamic Transfer Learning for Named Entity Recognition

Parminder Bhatia, Kristjan Arumae, Busra Celikkaya

TL;DR本文介绍了一种将神经架构应用于低资源环境的方法，针对临床笔记中的命名实体识别任务，提出了一种参数共享的迁移学习框架，并运用动态迁移网络 DTN 消除了优化过程中所需的大量计算。

Abstract

State-of-the-art named entity recognition (NER) systems have been improving continuously using neural architectures over the past several years. However, many tasks including NER require large sets of annotated data to achieve such performance. In particular, we focus on NER from

named entity recognition clinical notes neural architecture parameter transfer low-resource

发现论文，激发创造

使用神经网络进行命名实体识别的迁移学习

通过转移学习，可以提高病历记录去识别的最新技术在有限标记数据集上的性能。

May, 2017

基於標籤感知的雙重轉移學習用於跨專業醫學命名實體識別

本文研究了从电子医疗记录中识别命名实体的问题，提出了一种基于标签感知的双重迁移学习框架 (La-DTL), 具有很强的跨科医疗命名实体识别的能力，实验证明该方法相比于强基线模型的表现有明显的提高，同时也展示了不局限于医学领域的命名实体识别应用前景。

Apr, 2018

动态命名实体识别

本研究介绍了一项新任务：Dynamic Named Entity Recognition（DNER），提供了一个框架，以更好地利用上下文来评估算法提取实体的能力。DNER 基于两个数据集，DNER-RotoWire 和 DNER-IMDb，我们评估了基线模型并提出了与此新任务相关的问题和研究方向的实验。

Feb, 2023

命名实体识别的神经网络结构

本文介绍基于双向 LSTM 和条件随机场，以及基于转移的方法的两种新的神经网络模型，这些模型不依赖于领域特定的知识和语言。通过使用监督语料库和未标注语料库，字符表示和无监督的学习表示，这些模型在四种语言中实现了名词实体识别的最先进性能。

Mar, 2016

深度多任务学习的交叉类型生物医学命名实体识别

本文提出了一个多任务学习框架，可以用于对生物医学命名实体进行识别并提高性能。该模型在 15 个基准生物医学命名实体识别数据集上的实验表明，它比现有的命名实体识别系统和基线序列标注模型都要好，此外，性能提升大部分来源于在不同的标注数据之间共享生物医学实体相关的字符和单词级别的信息。

Jan, 2018

深度学习模型中命名实体识别的最近进展综述

本文综述了深度神经网络在命名实体识别方面的应用，相对于传统的基于特征工程和监督或半监督学习算法的实体识别方法，神经网络在该领域中取得了更好的效果，并表明吸收过去的基于特征的 NER 系统的一些经验教训可以进一步提高性能。

Oct, 2019

命名实体识别的深度主动学习

本文介绍了一种名为 CNN-CNN-LSTM 的轻量级深度学习模型，通过增量主动学习技术，可以显著减少已标记训练样本量，达到几乎与最先进模型相媲美的性能表现。

Jul, 2017

命名实体识别任务中的少样本分类

本论文研究使用（基于度量学习的）原型网络来进行少样本命名实体识别任务，其可以学习单词的中间表示并对其进行聚类来进行类别分类，通过将该技术与迁移学习结合使用，可以在只有很少的训练实例的情况下实现良好的分类器，进而实现零样本学习。

Dec, 2018

神经交叉语言转移和有限注释数据应用在丹麦命名实体识别

该研究评估了跨语言转移模型在丹麦语命名实体识别中的表现，并研究了在极少量标注数据情况下的补充效果，以及阐述了丹麦语 NER 的性能。

Mar, 2020

跨语言命名实体识别的增强迭代知识蒸馏

本文描述了微软在交叉语种命名实体识别中的新实践方法，使用源语种的标注数据和目标语种的无标注数据，采用半监督学习和强化学习的方法来提取弱监督信号并实现了新的最先进性能优于现有的模型。

Jun, 2021