Mar, 2022

DAMO-NLP 在 SemEval-2022 任务 11 中的表现：一种基于知识的多语言命名实体识别系统

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TL;DR本文介绍了 DAMO-NLP 提出的基于维基百科的多语言知识库，用于提供上下文信息以帮助在短文本和低上下文环境中的多义和复杂命名实体识别。通过将知识库中的相关上下文与输入句子进行匹配，我们的系统能够有效地检索相关上下文信息并将其用于输入句子的增强，从而更好地捕捉上下文信息表示。我们的系统在 MultiCoNER 共享任务中获得了 13 个中 10 个的胜利。
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发现论文，激发创造
  • DAMO-NLP 在 SemEval-2023 任务 2 中：用于多语言命名实体识别的统一检索增强系统

    本文主要介绍了一个针对多语种细粒度命名实体识别的统一检索增强系统（U-RaNER），通过整合基于实体的 Wikidata 知识库来增强检索上下文的范围，探索各种搜索策略，提高检索知识的质量。研究团队 - DAMO-NLP 在 MultiCoNER2 共享任务中的表现优于 ChatGPT，证明了该系统的优越性。

    May, 2023

  • IXA/Cogcomp 参加 SemEval-2023 第 2 项任务：基于知识库的上下文增强的多语言命名实体识别

    本文介绍了一种新的命名实体识别级联方法，它由三个步骤组成：首先在输入句子中识别候选实体，然后将每个候选实体链接到现有的知识库中，最后预测每个实体候选的细粒度类别。实验证明，外部知识库在准确分类细粒度和新兴实体方面具有重要意义，并且我们的系统在 MultiCoNER2 共享任务中表现出强大的性能，即使在使用高资源语言的知识库情况下，也能在低资源语言环境中获得良好的表现。

    Apr, 2023

  • DAMO-NLP 在 NLPCC-2022 任务 2 中的表现：基于知识增强的语音实体链接的鲁棒性命名实体识别

    该研究提出了一种基于知识增强的命名实体识别方法（KENER），该方法利用密集检索模块来识别候选实体，利用该实体的描述作为额外信息来帮助识别提及，并研究了多种数据抽样策略和设计了有效的损失函数。该系统在 NLPCC-2022 共享任务 2 的 Track 1 中获得第一名，在 Track 2 中获得第二名。

    Sep, 2022

  • MultiCoNER：一个用于复杂命名实体识别的大型多语言数据集

    介绍了一种名为 MultiCoNER 的大型多语言数据集，可支持 11 种语言和 3 个领域的命名实体识别。使用两个 NER 模型对数据集进行了测试，并对其进行了评估。建立的模型都表现出了不俗的性能，但加入 Gazetteers 后性能提高了 30%。希望这个数据集能够帮助研究人员建立更为健壮的命名实体识别系统。

    Aug, 2022

  • 利用多语言 Transformer 使用伪标签增强多语言和代码混合的复杂命名实体识别 —— 在 SemEval-2022 任务 11 中的 UM6P-CS 模型

    使用多语言 Transformer XLM-RoBERTa 的上下文化表示来处理多语言和混合编码查询的复杂 NER 任务，通过 CRF 的标记分类层和拾取来捕获命名实体范围和使用自我培训机制从大型未标记数据集生成弱标注数据。在 Multilingual Complex Named Entity Recognition 的共享任务中，我们的提出的系统在多语言和混合编码 MultiCoNER 的追踪中分别排名第 6 和第 8。

    Apr, 2022

  • SemEval-2023 任务 2 中的 PAI: 具有外部实体信息的命名实体识别通用系统

    本文介绍了一个通用的命名实体识别系统，其利用来自于 Wikipedia 的知识库信息，将其与输入文本进行拼接并使用 Transformer 模型进行训练，用于解决多语言、低上下文、存在拼写错误或者错别字的情况下进行的 MultiCoNER II 任务，取得了 13 个赛道中 2 个第一名、4 个第二名、1 个第三名的成绩。

    May, 2023

  • 利用多语言数据的混合编码命名实体识别：SemEval-2022 任务 11 上的 CMNEROne

    本文探讨在自然语言处理领域中识别命名实体的挑战，并着重分析代码混合文本在语言上的复杂性。作者通过利用多语言数据实现了对代码混合数据集中的命名实体识别，并取得了 0.7044 的加权平均 F1 值，比基准线高 6%。

    Jun, 2022

  • Qtrade AI 在 SemEval-2022 任务 11 中：多语言命名实体识别任务的统一框架

    本文介绍了我们在 SemEval 2022 Task 11：MultiCoNER Multilingual Complex Named Entity Recognition 中取得的成果，即：在多语言 NER 任务中，提供了一个统一的框架；在低资源代码混合 NER 任务中，采用了几种简单的数据增强方法；在中文任务中，提出了一种可以捕捉中文词汇语义、词汇边界和词汇图结构信息的模型。最后，我们的系统在子任务 11、12 和 9 的测试阶段分别获得了 77.66、84.35 和 74.00 的宏 F1 得分。

    Apr, 2022

  • kpfriends 参加 SemEval-2022 任务二：NEAMER - 命名实体增强的多词表达式识别器

    本文介绍了一个名为 NEAMER 的系统，它受到了命名实体和习语表达之间共享非合成特征的启发。作者应用了转移学习和局部特征以增强语言习惯性分类任务，并使用该系统提交到 SemEval 任务 2 中，后期评估阶段达到了 F1 0.9395 的最佳效果。除此之外，作者还对非组合知识传递、跨语言微调和局部特征做了实验，并在本文中介绍了这些实验结果。

    Apr, 2022

  • SU-NLP 在 SemEval-2022 任务 11 中的复杂命名实体识别与实体链接

    本文介绍了 Sabancı大学自然语言处理小组在 SemEval-2022 MultiCoNER 任务中提出的系统。我们开发了一种无监督的实体链接流水线，利用维基百科检测潜在的实体提及，并使用相应的维基百科上下文来帮助分类器找到该提及的命名实体类型。我们的结果表明，我们的流水线显著提高了性能，特别是在低上下文环境下的复杂实体。

    Mar, 2022