IJCAIApr, 2022

Propose-and-Refine: 两阶段集合预测网络用于嵌套命名实体识别

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TL;DR本文提出了基于 Propose-and-Refine 网络的多层次命名实体识别方法，通过预测基于语块提出的实体预测与交互来减少粗糙提议的误差，同时使用多层次句子表示方法提高语境信息丰富度，在四个嵌套 NER 数据集和一个平面 NER 数据集上表现出卓越的性能。
nested named entity recognitionnatural language processingpropose-and-refine networkset prediction networkmulti-scale sentence representations
发现论文，激发创造
  • 定位与标记：用于嵌套命名实体识别的两阶段识别器

    该研究提出两阶段标识器以识别嵌套实体，其通过过滤种子跨度和边界回归生成跨度建议，并准确地标记跨度与相应类别。实验结果表明，该方法优于以往最先进的模型。

    May, 2021

  • 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

  • 借助提议器和回归器实现端到端实体检测

    本文提出了一个基于 proposer 和 regressor 的端到端实体检测方法，采用编码器架构，使用空间调制注意力和渐进细化方法来进一步提高性能，模型在平面和嵌套类型的命名实体识别任务中均获得了先进性能，在 GENIA 数据集上达到了 80.74 的 F1 分数，在 WeiboNER 数据集上达到了 72.38。

    Oct, 2022

  • 一种令人尴尬的但对嵌套命名实体识别非常强的基准方法

    本文提出使用卷积神经网络来建模得分矩阵中的空间关系以解决嵌套的命名实体识别问题，实验证明相较于最近提出的同类方法，本文提出的方法更为优秀，并且发现不同的论文使用不同的句子标记化会对结果产生影响，因此提供一种易于使用的预处理脚本以便于日后比较。

    Aug, 2022

  • SpanProto: 两阶段基于 Span 的原型网络用于少样本命名实体识别

    本文介绍了一种基于 SpanProto 和 prototypical learning 的 few-shot NER 方法，并使用 margin-based loss 进一步提高了模型性能。实验表明，该模型在多个基准测试中表现优异。

    Oct, 2022

  • SpanNER: 命名实体重新识别 / 识别作为跨度预测

    本文研究了使用 span prediction 和 sequence labeling 框架进行命名实体识别的优缺点，并提出了系统组合的方法来重新识别来自不同系统的命名实体，并在 11 个数据集上进行了 154 个系统的实验，证明了 span prediction 也可以作为基础 NER 系统和系统组合器，同时也将我们的模型部署到 ExplainaBoard 平台上。

    Jun, 2021

  • 基于整体结构分析的嵌套命名实体识别

    本文介绍了一种针对命名实体识别中嵌套实体的一种新方法 —— 全局结构分析和点互信息统计，提高了该方法的性能及领域适应能力。

    Apr, 2022

  • 命名实体识别统一的 MRC 框架

    本文提出一种统一的框架，通过将命名实体识别任务形式化为机器阅读理解问题，能够同时处理平面 NER 和嵌套 NER 任务，并在实验中验证该框架在嵌套 NER 数据集上大幅提高性能，并在平面 NER 中获得当前最佳结果。

    Oct, 2019

  • Few-Shot 嵌套命名实体识别

    本文首次提出了针对 few-shot 嵌套 NER 任务的 Biaffine 对比学习框架 (BCL)，该框架利用上下文依赖来区分嵌套实体，将语义表示与上下文跨度表示相结合，并采用对比学习来调整表示分布，实现更大的边缘边界和更广泛的领域迁移学习能力。实验结果表明，在三个英语、德语、俄语嵌套 NER 数据集上，BCL 在 1-shot 和 5-shot 任务中的 F1 得分优于三个基本模型。

    Dec, 2022

  • 作为潜在的词汇化组成句子分析的嵌套命名实体识别

    本文提出使用词性识别和命名实体识别相结合的方法，在 NER 中推广了语法结构树，并引入局部边际化算法来解决名字嵌套的问题。实验结果表明，使用本文提出的方法在 ACE2004，ACE2005 和 NNE 数据集上达到了现有最优效果，并在 GENIA 数据集上表现出色，并且具有快速的推理速度。

    Mar, 2022