本文介绍了在电子商务领域中运用 TripleLearn 模型训练框架，通过三个数据集迭代学习的方法解决了领域知识、训练数据和模型生产等方面的挑战，将识别品牌和产品类型等关键实体的 F1 得分从 69.5 提高到 93.3，并在 A/B 测试中显著提高了用户参与度和收入转化率，TripleLearn 框架可推广至更多工业应用领域，特别是类似数据基础和问题的电子商务行业。

Dec, 2020

提出一种新的 PU 学习算法，用于使用未标记的数据和命名实体词典执行命名实体识别任务，该方法不需要词典标记每个句子中的所有实体，也不需要词典标记构成实体的所有单词。通过对四个公共 NER 数据集的实证研究，证明了该方法的有效性。

Jun, 2019

本文提出了一种弱监督数据增强方法，用于提高命名实体识别在具有挑战性的领域中的表现，结果表明该方法显著提高了 NER 性能，同时讨论了影响该方法有效性的因素。

Jun, 2019

本报告提出了一种基于条件随机场层和双向 LSTM 层的神经网络体系结构，其中嵌入向量（Glove，BERT）的融合输入被用来增强模型的泛化能力，还引入了一个分类模型来分离句子并对弱类和强类进行优化以提高 Named Entity Recognition 任务的性能。经实验证明，该方法显著提高了弱类的表现结果，并且只使用了非常少量的数据集。

Mar, 2020

本文提出了一种自适应 NER 方法，利用未经充分学习的实体作为查询，从非结构化文本中检索外部知识，以提高模型的性能。通过实验验证，该模型在 CrossNER 数据集上表现优于强基准模型 2.35 个 F1 分数。

Oct, 2022

该研究探讨了在资源匮乏的语言中高效创建高质量实体识别器的最有效方法，通过运用跨语言转移、有针对性注释同属于两种策略的方法，实现在小数据集下快速精确识别实体的结果。

Aug, 2019

通过使用负采样，避免 NER 模型的训练受到未标注实体的干扰，提出了一种能够有效应对未标注实体问题的方法。在实验中，该方法表现出很强的鲁棒性，甚至能够超越现有的基线模型。

Dec, 2020

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

通过在 Apache Spark 之上重新实现 Bi-LSTM-CNN-Char 深度学习架构，我们提出了一个单可训练的命名实体识别（NER）模型，该模型在七个公共生物医学基准测试中获得了新的最优结果，而不使用像 BERT 这样的重​​型上下文嵌入。该模型在生产级别代码库中作为开源 Spark NLP 库的一部分免费提供，并且可以扩展以支持其他人类语言，而不需要更改代码。

Nov, 2020

本文提出了一种新的命名实体识别（NER）技术，专门针对开源软件系统。我们的方法通过使用全面的两步远程监督注释过程来解决注释软件数据的稀缺性问题。该方法战略性地利用语言启发式方法、唯一的查找表、外部知识源和主动学习方法。通过利用这些强大的技术，我们不仅提高了模型的性能，还有效地克服了成本和专家注释者的稀缺性方面的局限性。值得注意的是，我们的框架在很大程度上超越了现有技术的领先水平。我们还展示了 NER 在下游关系抽取任务中的有效性。

Feb, 2024