Mar, 2023

GlobalNER：将非局部信息结合到命名实体识别中

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TL;DR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。
natural language processingnamed entity recognitionexternal knowledgednn-based query generationbertscore
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

  • 深度学习模型中命名实体识别的最近进展综述

    本文综述了深度神经网络在命名实体识别方面的应用，相对于传统的基于特征工程和监督或半监督学习算法的实体识别方法，神经网络在该领域中取得了更好的效果，并表明吸收过去的基于特征的 NER 系统的一些经验教训可以进一步提高性能。

    Oct, 2019

  • 实体和关系抽取中的情境化和泛化

    本文主要研究了最新的自然语言处理技术中，神经网络和语言模型在命名实体识别和关系抽取方面的应用以及它们在训练过程中面临的一些挑战。我们发现，预训练的语言模型对发现未曾见过的命名实体表现良好，但对于未曾见过的关系则有待加强，因此模型的理解能力仍存在提升空间。

    Jun, 2022

  • 命名实体识别的神经重排

    本文提出了一种神经再排序系统，用于命名实体识别，利用递归神经网络模型来学习涉及命名实体提及的句子级模式，使用 LSTM 和 CNN 结构来学习这些句子的深层表示以进行再排序。实验结果表明，我们的系统可以显著提高命名实体识别准确率，超过了两个不同的基线，并在标准基准测试中报告了最好的结果。

    Jul, 2017

  • 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

  • 探索上下文和嵌入在神经命名实体识别模型中在任务定向对话系统中的重要性

    本文通过在任务导向的对话系统中评估经过修改的最新神经网络架构的性能，研究了从文本、字符特征和外部语料库中训练的词嵌入的使用方式，并探讨了前一个话语作为附加特征的不同组合，以及在添加自动翻译的英语 - 翻译和英语 - 转录版本到英语数据集后的实验重复性。

    Dec, 2018

  • 命名实体识别的深度学习调查

    本文基于三个维度的分类法，系统地回顾了深度学习在命名实体识别上的应用技术，并介绍了面临的挑战和未来的研究方向。

    Dec, 2018

  • 命名实体识别中的泛化：定量分析

    本文旨在量化命名实体识别（NER）方法在 Web 内容和用户生成内容中的多样性如何影响其效果，并发现 NER 方法在具有有限训练数据的多样化数据类型中难以实现推广。文章还发现，领先的 NER 系统靠训练数据中的表面形式，很难进行推广。

    Jan, 2017

  • 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

  • 多粒度命名实体识别

    本文提出了一种新的多粒度命名实体识别框架，MGNER，用于检测句子中多个实体或实体提及，这些实体或实体提及可以是不重叠或完全嵌套的。该框架通过检测所有可能的单词片段和分类实体来识别命名实体，其中利用了上下文信息和自我注意机制，实验结果表明，MGNER 在非重叠 / 嵌套 NER 任务中比现有的最先进基线算法表现提高了 4.4% 的 F1 分数。

    Jun, 2019