ACLOct, 2019

命名实体识别统一的 MRC 框架

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TL;DR本文提出一种统一的框架，通过将命名实体识别任务形式化为机器阅读理解问题，能够同时处理平面 NER 和嵌套 NER 任务，并在实验中验证该框架在嵌套 NER 数据集上大幅提高性能，并在平面 NER 中获得当前最佳结果。
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发现论文，激发创造
  • 基于机器阅读理解的命名实体识别：一种多任务学习方法

    本文提出了一种多任务学习框架，将标签依赖关系融入基于机器阅读理解的命名实体识别，通过使用自注意力模块来捕捉标签之间的依赖关系，实现更好的性能。

    Sep, 2023

  • NER-to-MRC: 命名实体识别完全作为机器阅读理解解决方案

    利用机器阅读理解将命名实体识别作为一个解决问题，能够很好的解决大量额外数据收集和预训练的高成本挑战，展示了出色的性能提高并实现了最新的成果。

    May, 2023

  • 各种 NER 子任务的统一生成框架

    该研究提出了一种基于序列到序列的统一框架实现实体识别子任务的方法，既不需要特定的标记模式和枚举语法，也能够同时解决平面、嵌套和不连续型 NER 任务，通过使用三种实体表示方法，实现了出色的表现。

    Jun, 2021

  • 从扁平监督中识别嵌套实体：一个新的命名实体识别子任务的可行性和挑战

    该研究提出了一种名为 nested-from-flat NER 的新子任务，利用基于跨度的模型培训数据并有意忽略在已注释实体内的嵌套跨度，从而获得能够识别嵌套实体的训练模型，结果在多个数据集上得到了良好的成绩。

    Nov, 2022

  • 基于 MRC 的嵌套式医学 NER：共同预测与自适应预训练

    提出了基于机器阅读理解（MRC）的医学命名实体识别（NER）模型，利用任务自适应预训练策略提高模型在医学领域的能力，并引入多词对嵌入和多粒度膨胀卷积以增强模型的表示能力，同时采用 Biaffine 和 MLP 的组合预测器来提高模型的识别性能。实验评估表明，我们提出的模型在中文嵌套医学 NER 的基准测试 CMeEE 上优于目前的最优模型。

    Mar, 2024

  • NER-MQMRC: 将命名实体识别形式化为多问题机器阅读理解

    本研究提出了一种新颖的基于 BERT 的多问题机器阅读理解体系结构，将命名实体识别作为一个多问题 MRC 任务，旨在解决大规模电子商务属性（或实体）在高性能和优化训练和推理运行时从非结构化文本中提取的问题，该模型在三个 NER 数据集上获得了比 NER-SQMRC 框架模型更快的训练和推理时间，并且保持与单个问题 MRC（NER-SQMRC）性能相当。

    May, 2022

  • 实体识别作为依存句法分析

    本文基于图形依存解析思想，利用双仿射模型对输入进行全局视图，探索所有语句中的跨度，以准确预测命名实体，以 Nested NER 为例， 对 8 个语料库进行了评估并取得了所有语料库的 SOTA 性能，最高的准确度增益高达 2.2 个百分点。

    May, 2020

  • 具有关系关注和类型关注的多任务 Transformer 用于命名实体识别

    本文提出一种多任务 Transformer 模型，该模型将实体边界检测任务整合到命名实体识别任务中，通过关系分类来实现实体边界检测，并采用外部知识库和自注意力及交叉注意力机制来提高解码时实体类型映射的准确性。在多个实验数据集上的实验结果表明，该方法显著提高了生成型 NER 模型的性能。

    Mar, 2023

  • 通过线性化的嵌套命名实体识别神经架构

    本研究提出了两种神经网络架构用于嵌套的命名实体识别（NER）。第一种通过标准 LSTM-CRF 架构中的笛卡尔积来建模多标签，第二种将嵌套的 NER 视为序列到序列的问题，并使用硬关注 (word whose label is being predicted) 来进行标签预测。此外，我们丰富了最近发布的上下文嵌入：ELMo，BERT 和 Flair，以进一步改进四个嵌套实体 Corpora 的结果，并报告了 CoNLL-2002 荷兰语和西班牙语以及 CoNLL-2003 英语的具有最新结果。

    Aug, 2019

  • 定位与标记：用于嵌套命名实体识别的两阶段识别器

    该研究提出两阶段标识器以识别嵌套实体，其通过过滤种子跨度和边界回归生成跨度建议，并准确地标记跨度与相应类别。实验结果表明，该方法优于以往最先进的模型。

    May, 2021