Nov, 2020
FLERT:用于命名实体识别的文档级特征
FLERT: Document-Level Features for Named Entity Recognition
Stefan Schweter, Alan Akbik
TL;DR本文针对不考虑跨句子边界信息的标准命名实体识别(NER)模型,通过利用 Transformer 模型进行文档级别特征抽取,提出了基于 Fine-tuning 和 LSTM-CRF 的文档级特征 NER 模型,并通过对上下文窗口大小和文档本地性等不同超参数的实验,得出如何建模文档上下文的结论,最后在多个 CoNLL-03 基准数据集上验证提出的方法取得了最新的最优结果。