Feb, 2022

AISHELL-NER：基于中文语音的命名实体识别

PDF
TL;DR本文介绍了一个 Named Entity Recognition (NER) 的数据集 AISEHLL-NER，是用于处理中文语音的 NER 任务。文章测试了几种最先进的方法，结果表明通过组合 entity-aware ASR 和预训练的 NER tagger 可以提高模型性能，并且该数据集可以公开获取。
发现论文，激发创造
  • 英文语音端到端命名实体识别

    本文介绍了第一个公开的针对英语语音的命名实体识别 (NER) 数据集，并提出了一种端到端的方法，该方法同时优化 ASR 和 NER 标记器的组件。实验结果表明，所提出的端到端方法优于经典的两步方法，并讨论了如何使用语音的 NER 来处理 ASR 系统中的词汇外单词 (OOV)。

    May, 2020

  • 基于端到端的语音命名实体提取

    该研究通过一种端到端的神经架构，直接从语音中提取命名实体，并针对语音识别和命名实体识别进行联合优化，相较于传统的流水线方法，实现了更好的命名实体识别结果（测试数据的 F-measure=0.69）

    May, 2018

  • 探索口语命名实体识别：跨语言视角

    本研究利用荷兰语、英语和德语之间的跨语言转移学习，使用管道和端到端（E2E）方案，利用自定义伪标注数据集的 Wav2Vec2-XLS-R 模型，研究了几种跨语言系统的适应性，结果表明，端到端的口语命名实体识别优于基于管道的替代方案。 转移学习从德语到荷兰语的效果比荷兰语 E2E 系统高 7％，比管道系统高 4％。

    Jul, 2023

  • 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

  • 无配对训练数据语音命名实体识别端到端模型

    本文提出了一种基于外部模型训练的新型端到端神经模型，用于提取语音信号中的语义信息，并使用 SLU 神经模块替换 ASR 模型的顶层，实现端到端模型的构建。实验结果表明，此方法在 QUAERO 语料库上具有很高的性能。

    Apr, 2022

  • 医学口述实体识别

    使用预训练多语言模型 XLM-R，在医学领域的首个口头命名实体识别（Spoken Named Entity Recognition）数据集 VietMed-NER 上取得了最佳表现。

    Jun, 2024

  • 使用外部数据进行口语命名实体识别

    本文研究语音识别与文本命名实体识别的端到端模型，研究使用未标注文本数据和数据增强技术来提高实体识别的性能。通过引入自学习、知识蒸馏和迁移学习等方法，该文发现这些技术在资源受限的情况下可以提高实体识别的性能。同时，本文展示了相比于之前的工作，这些方法在 F1 分数方面提高了长达 16% 的表现。

    Dec, 2021

  • 利用词语分割表示学习提高中文社交媒体名称实体识别

    本文研究利用神经网络模型共同训练中文社交媒体的命名实体识别（NER）和分词（word segmentation）任务，与之前的研究相比，使用 LSTM-CRF 模型得到了将近 5% 的显著提高。

    Mar, 2016

  • CNN-LSTM-CRF 和词语分割联合训练实现的神经网络中文命名实体识别

    本文提出了一种神经方法来解决中文命名实体识别的挑战，该方法包括使用 CNN-LSTM-CRF 神经架构来捕捉 CNER 的本地和长距离上下文，引入统一框架来联合训练 CNER 和分词模型以增强 CNER 模型在识别实体边界方面的能力，以及使用自动方法从现有标记数据生成伪标记样本来扩充训练数据。实验结果表明，该方法特别适用于训练数据不足的情况下，可以有效提高中文命名实体识别的性能。

    Apr, 2019

  • 联合语音翻译和命名实体识别

    本篇论文提出了多任务模型将直接语音翻译和命名实体识别相结合，并与传统串行方法进行了对比，在不降低翻译质量的情况下，在命名实体识别任务上显著提高了性能。

    Oct, 2022