ACLMar, 2022

用于命名实体识别的并行实例查询网络

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TL;DR提出了 Parallel Instance Query Network (PIQN)，并将标签分配视为基于 Linear Assignment Problem (LAP) 的一对多问题，通过全局可学习实例查询并行提取命名实体，取得了比之前最先进的模型更好的表现。
named entity recognitionreading comprehensionparallel instance query networklinear assignment problemstate-of-the-art models
发现论文，激发创造
  • NERetrieve: 下一代命名实体识别与检索数据集

    通过大规模语言模型，命名实体识别可以达到更精细化的实体类型识别、零样本识别和语句检索等目标，但这些目标仍然需要进一步研究和探索。

    Oct, 2023

  • 具有关系关注和类型关注的多任务 Transformer 用于命名实体识别

    本文提出一种多任务 Transformer 模型，该模型将实体边界检测任务整合到命名实体识别任务中，通过关系分类来实现实体边界检测，并采用外部知识库和自注意力及交叉注意力机制来提高解码时实体类型映射的准确性。在多个实验数据集上的实验结果表明，该方法显著提高了生成型 NER 模型的性能。

    Mar, 2023

  • 基于查询的实例区分网络用于关系三元组抽取

    我们提出了一种基于查询的方法，用于构建关系三元组的实例级表示，然后通过对比学习，实现了关系三元组实例级表示的学习和全局信息连接，最终在五个广泛使用的基准测试中达到了最先进的水平。

    Nov, 2022

  • 动态命名实体识别

    本研究介绍了一项新任务：Dynamic Named Entity Recognition（DNER），提供了一个框架，以更好地利用上下文来评估算法提取实体的能力。DNER 基于两个数据集，DNER-RotoWire 和 DNER-IMDb，我们评估了基线模型并提出了与此新任务相关的问题和研究方向的实验。

    Feb, 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

  • GlobalNER：将非局部信息结合到命名实体识别中

    本研究使用基于深度神经网络的查询生成方法和基于 BERTScore 的提及感知的重新排序体系结构，以进一步提高命名实体识别的性能。最后，在 WNUT17 数据集上实现了 61.56 的微 F1 得分。

    Mar, 2023

  • 命名实体识别任务中的少样本分类

    本论文研究使用（基于度量学习的）原型网络来进行少样本命名实体识别任务，其可以学习单词的中间表示并对其进行聚类来进行类别分类，通过将该技术与迁移学习结合使用，可以在只有很少的训练实例的情况下实现良好的分类器，进而实现零样本学习。

    Dec, 2018

  • 一种用于嵌套命名实体识别的序列到集合网络

    提出了一种用于嵌套命名实体识别的序列到集合神经网络，并利用二分匹配的损失函数计算整体训练损失，实验结果表明该模型在三个嵌套命名实体识别数据集上取得了最先进的结果。

    May, 2021

  • PUnifiedNER: 一个基于提示的统一 NER 系统，适用于多样数据集

    本文提出了一种基于提示学习技术的统一命名实体识别系统 (PUnifiedNER)，该系统能够在不同领域同时识别高达 37 种实体类型，相比基于特定数据集的模型，能够显著提高预测性能并大大降低模型部署成本。同时，在某些数据集上，PUnifiedNER 的性能甚至可以达到甚至超越领域特定方法的最高水平。

    Nov, 2022

  • 应对 Few-shot 命名实体识别中的重复训练和样本依赖问题的研究

    我们的研究提出了一个改进的少样本命名实体识别流程，利用预训练的跨领域跳板标识检测器和大规模语言模型，有效减少了基本特征的重复训练，同时消除了对少样本的依赖，通过广泛的实验表明，在各种数据集上，我们的模型在细粒度少样本命名实体识别方面胜过基线模型，包括 ChatGPT。

    Jun, 2024