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

本文提出一种基于对偶句子级别的监督对比学习（PairSCL）方法，采用交叉注意力机制学习句子对的联合表示，并使用对比学习目标来区分不同类别的句子对，在两个公共 NLI 数据集上，PairSCL 的准确性平均优于其他方法 2.1％，并在文本分类的七个转移任务上超过了先前的最新方法。

Jan, 2022

本文提出了一种多级有监督对比学习框架 MultiSCL，该框架使用句子级和对级对比学习目标，在低资源自然语言推理任务中区分不同分类的句对。MultiSCL 采用数据增强模块和交叉注意力模块来获取对级表示，经实验证明，在低资源设置中，MultiSCL 的准确率比其他模型平均高 3.1％，且在文本分类的跨域任务中优于以前的最新方法。

May, 2022

本论文提出了一种名为 SpanKL1 的简单而有效的基于 Span 的模型，采用知识蒸馏和多标签预测技术，旨在解决命名实体识别领域中实体类型不断增加的问题，并在 OntoNotes 和 Few-NERD 等数据集上进行实验，结果表明 SpanKL 显著优于先前的方法，并显示出高实用价值。

Feb, 2023

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

本文提出了一种新的名词实体识别（Named Entity Recognition，NER）的方法 NRCES，通过使用 sigmoid 函数减轻噪声的负面影响并平衡模型的收敛速度和噪声容忍度，成功地解决了大规模无标注数据集的识别问题，并在合成和现实数据集上表现出了鲁棒性。

Aug, 2022

本篇论文提出了交互式对比学习模型，不仅编码了实体的结构和语义信息（包括实体名称、实体描述和实体邻域），还通过构建伪对齐实体对进行跨知识图谱的对比学习，展示出该模型有效性较高，并在实验中超越了之前最佳的自监督结果（平均提高了 9％以上），且性能与之前的 SOTA 监督方法相当。

Jan, 2022

本文介绍了一种基于半监督关系对比学习的皮肤病诊断方法，通过有效利用未标记图像进行预训练 / 精调并验证了其在不同标记数据数量下的有效性。

Apr, 2023

本文提出了一种多任务主动学习的语义角色标注框架，以实体识别作为辅助任务，缓解了大量数据和语言专业知识的需求，并证明多任务主动学习可超越单任务主动学习和标准多任务学习方法，在 Indonesian conversational dataset 上得到验证。

Jun, 2018

该研究论文探讨了在遥感监督（DS-NER）框架下的命名实体识别（NER），其中主要挑战在于由于伪阳性、伪阴性和正类型错误等固有错误导致标签质量受损。我们批判性评估了当前 DS-NER 方法的效力，使用了一个名为 QTL 的真实基准数据集，揭示其性能常常达不到预期。为了解决标签噪声的普遍问题，我们引入了一种简单而有效的方法，基于课程的正负无标记学习（CuPUL），该方法在训练过程中通过从 “简单” 且更干净的样本开始，增强模型对噪声样本的鲁棒性。我们的实证结果突出了 CuPUL 减少噪声标签影响、超越现有方法的能力。

Feb, 2024