Sep, 2021

使用条件随机场进行保加利亚语特征丰富的命名实体识别

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TL;DR该论文提出了一种功能丰富的方法，用于对新闻文本中的命名实体（人物、组织、地点和其他）进行自动识别和分类，特别重视 Bulgarian 的词汇、句法和形态的信息以及本土化的标记集和领域特定的地名词典的使用，达到了与英语最先进结果相当的 89.4% 的 F1 值。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 具有浅层半监督特征的强大多语言命名实体识别

    通过结合浅层局部信息和聚类半监督特征，我们提出了一种基于跨语言和数据集的稳健性和通用性的多语言实体识别方法，该方法可以无缝地导出到其他数据集和语言中。该系统展示出领先水平，在五种语言和 12 个数据集中取得了最好的结果，并且无需有语言学动机的特征，也可以在巴斯克语和德语等语言中获得最佳结果，同时削减半监督数据依赖性，对于开发强大的域外模型，聚类特征的重点至关重要。

    Jan, 2017

  • 提高神经网络命名实体识别的鲁棒性词汇特征

    本文介绍一种使用神经网络方法进行实体识别的系统，主要聚焦于研究如何在建模时引入词汇特征，并通过低维向量空间嵌入和高效训练得到最佳结果，最终在公开数据集上取得了较高的 F1 分数。

    Jun, 2018

  • 跨文化姓名识别

    该研究旨在改进个人姓名的识别，在识别不同文化背景下的姓名方面，通过实验比较结合字符和词的输入模型与传统的 NER 模型，发现该模型表现更好且可能提高准确率。

    Jan, 2024

  • 社交媒体数据中的命名实体识别多任务方法

    提出了一种新的多任务方法，通过使用 NE 分段及精细 NE 分类的主要任务和更一般的辅助任务，利用多任务神经网络构架来学习更高阶特征表示，以传统的 CRF 分类器和神经网络结合的方式来解决 Twitter 和分类不一致的问题。

    Jun, 2019

  • 跨语言、字符级别的低资源命名实体识别的神经条件随机场

    通过字符级神经 CRF 模型进行跨多个语言的命名实体识别的迁移学习，使得在资源丰富和资源匮乏的语言中都能提高 F1 分数，并在基线上提升 9.8 个点。

    Apr, 2024

  • 斯拉夫语跨语言命名实体语料库

    该研究论文介绍了一个手动注释的语料库，包含六种斯拉夫语言的命名实体。该研究使用基于 Transformer 的神经网络架构和预训练的多语言模型进行命名实体识别和分类，以及命名实体的词形还原和链接。

    Mar, 2024

  • 使用 BERT 实现通用语言命名实体识别

    本文研究了一种基于多语言 BERT 的单一命名实体识别模型，使用多任务学习和分块更新规则等正则化策略优化模型，并证明在多种语言数据集上表现优于专注于单一语言模型，并能够进行零样本预测。

    Nov, 2019

  • POLYGLOT-NER：大规模多语言命名实体识别

    本研究展示如何使用维基百科和 Freebase 自动构建 40 种主要语言的多语言命名实体识别注释器，不需要任何人工标注数据集或语言特定的资源，通过生成分布式词表示，达到竞争性的表现，并提出了一种新的远程评估方法。

    Oct, 2014

  • 高度不平衡数据下适应性命名实体识别

    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