Feb, 2023

面向少样本命名实体识别的类型感知分解框架

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TL;DR该研究提出了一种新的基于类型感知的分解框架 TadNER，在将支持样本和类型名称作为参照物构建更准确、更稳定的原型时，通过提出类型感知的跨度过滤策略和对比学习策略来解决目前几乎所有两阶段典型化网络在少样本 NER 任务中所遇到的具有挑战性的问题，并在各种基准测试中证明了 TadNER 的优越性。
few-shot learningnamed entity recognitiontype-aware decomposed frameworkcontrastive learningstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 拆分元学习用于少样本命名实体识别

    本文介绍了一种分解元学习方法，通过元学习逐步解决了少样本命名实体识别中的少样本跨度检测和少样本实体类型划分问题，并在各种基准测试中证明了该方法优于以往方法的卓越性能。

    Apr, 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

  • 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

  • 少样本实体识别的混合多阶段解码方法与实体感知对比学习

    我们提出了混合多阶段解码的少样本命名实体识别方法，通过实体跨度检测和实体分类的两个阶段，结合对比学习模块以增强实体表示，实现了在少样本情况下识别新类型命名实体的能力。

    Apr, 2024

  • ToNER：基于类型的命名实体识别与生成型语言模型

    通过提出一种新颖的 NER 框架，名为 ToNER，基于生成模型，利用实体类型的优势促进 NER 任务，并通过在生成模型的编码器上追加多个二分类任务、增加辅助任务和进行广泛实验验证，证明了我们所提出的面向实体类型的 ToNER 策略的有效性。

    Apr, 2024

  • 一种具有任务特定预训练的多任务语义分解框架用于少样本命名实体识别

    通过多任务预训练的多任务语义分解框架，通过引入基于示范和对比学习的两种新型预训练任务（示范式遮蔽语言建模和类对比判别），能够有效地融入实体边界信息并加强预训练语言模型中的实体表示。在下游主任务中，通过语义分解方法引入多任务联合优化框架，使模型能够整合两种不同的语义信息进行实体分类，实验证明该方法在两个少样本命名实体识别基准测试中始终优于强基线模型，并通过广泛的分析验证了其有效性和泛化能力。

    Aug, 2023

  • 各种 NER 子任务的统一生成框架

    该研究提出了一种基于序列到序列的统一框架实现实体识别子任务的方法，既不需要特定的标记模式和枚举语法，也能够同时解决平面、嵌套和不连续型 NER 任务，通过使用三种实体表示方法，实现了出色的表现。

    Jun, 2021

  • 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

  • 基于实体级原型网络和分散分布式原型 模型增强的小样本命名实体识别

    EP-Net is proposed to improve labeled dependency and prototype distribution in few-shot named entity recognition, achieving better performance than previous models.

    Aug, 2022

  • 鲁棒的少样本命名实体识别：边界判别和相关性净化

    本研究探索和评估少样本命名实体识别模型在文本对抗攻击场景下的鲁棒性，并提出了一个由边界判别和关联净化组成的鲁棒两阶段少样本命名实体识别方法。该方法通过引入边界判别模块和净化关联模块，提高了命名实体边界检测和实体类型判别的鲁棒性，并在 Few-NERD 和 Cross-Dataset 两个包含对抗样本的少样本命名实体识别数据集上进行了综合评估，展示了其鲁棒性和优越性。

    Dec, 2023