Jul, 2023
日本语句子分类和命名实体识别任务中的相互增强效应
Mutual Reinforcement Effects in Japanese Sentence Classification and Named Entity Recognition Tasks
Chengguang Gan, Qinghao Zhang, Tatsunori Mori
TL;DR信息抽取是自然语言处理中一个关键领域,本研究提出了一个多任务学习方法,通过整合句子分类和命名实体识别,揭示了这两个信息抽取子任务之间的相互增强效应。结果显示,整合增强了句子分类和命名实体识别的性能,并且实验证明了该方法的有效性。