Aug, 2023

mCL-NER: 多视角对比学习的跨语言命名实体识别

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TL;DR通过多视角对比学习，在跨语言命名实体识别任务中，对于语义和标记级别的表示进行对齐，扩展了不同语言之间的实体投影，同时结合自学习和标注源数据与无标注目标数据的方法，在 40 种语言的 XTREME 基准测试上实现了近 + 2.0 F1 分数的显著提高，并成为新的现有技术的顶级表现者。
cross-lingual named entity recognitionmulti-view contrastive learningtoken-to-token relationscodeswitched sentencesxtreme benchmark
发现论文，激发创造
  • 低资源跨语言命名实体识别的双重对比框架

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    Apr, 2022

  • 2M-NER：利用语言和模态融合进行多语言和多模态 NER 的对比学习

    本文介绍了一项新模型 2M-NER，通过对比学习对齐文本和图像表示，并整合多模态合作模块，从而有效地描述了两种模态之间的交互，实现了在多语言和多模态 NER 任务中 F1 得分最高的结果。

    Apr, 2024

  • 跨语言命名实体识别的增强迭代知识蒸馏

    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

  • 基于师生学习的单 / 多源跨语言实体识别技术在目标语言上使用未标注数据

    本文提出一种基于师生学习方法的跨语言命名实体识别学习方法，该方法能够更好地利用源语言和目标语言中的已标注和未标注数据，特别适用于多源跨语言学习，实验证明该方法在三种目标语言上均优于现有的最先进方法。

    Apr, 2020

  • DualNER：用于零样本跨语言命名实体识别的双重教学框架

    本文提出了一种名为 DualNER 的简单有效方法，通过联合序列标注和跨度预测两种方法的多任务框架，使用注解的源语言语料库和无标签的目标语言文本进行跨语言命名实体识别，并引入实体感知的正则化来增强不同语言中相同实体之间的内在跨语言对齐。实验和分析证明了 DualNER 的有效性。

    Nov, 2022

  • 通过有效的注释和表示投影进行弱监督的跨语言命名实体识别

    本文提出两种弱监督的跨语言实体标识方法，分别基于注释投影和词嵌入，无需使用目标语言的人工注释数据。同时，我们设计了两种协同解码方案，将两个基于投影的方法的输出相结合，评估表明这种组合性的方法优于其他三种弱监督方法。

    Jul, 2017

  • 多语言临床命名实体识别：翻译还是跨语言转移？

    本文通过比较跨语言转移、翻译方法和无数据训练的三种方法，在法语和德语的临床领域中执行医学命名实体识别，并在医学 NER 测试集上进行了广泛实验，表明翻译方法可以实现与跨语言转移相似的性能，但需要更加认真地设计。

    Jun, 2023

  • 一种用于小样本命名实体识别的统一标签感知对比学习框架

    我们提出了统一的标签感知令牌级对比学习框架，通过利用标签语义作为后缀提示来丰富上下文，同时优化上下文 - 上下文和上下文 - 标签对比学习目标，从而提高推广辨别性的上下文表示。广泛的实验表明我们的方法在各种传统测试领域和大规模少样本 NER 数据集上优于先前的最先进模型，微粒 F1 分数平均绝对增益达到 7%。进一步的分析揭示了我们模型受益于其强大的迁移能力和改进的上下文表示。

    Apr, 2024

  • 零资源跨语言命名实体识别

    本文提出一种基于词级对抗训练、参数共享和特征增强的无监督跨语言命名实体识别模型，可在不依靠双语词典或平行数据的情况下，将命名实体知识从一种语言转移到另一种语言。通过对五种不同语言的实验表明，该模型的有效性优于现有模型，并为每个语言对设置了新的 SOTA。

    Nov, 2019

  • 使用平行语料库的跨语言命名实体识别：一种使用 XLM-RoBERTa 对齐的新方法

    本文针对跨语言 NER 任务，提出了一种基于平行语料库的名词实体对齐模型，并在没有监督模型的情况下将 NER 从英语部分传递到目标语言中，以此获得更自然流畅和细微差别的数据集来提高模型性能，在 4 种目标语言的基准数据集上得到了具有竞争力的结果。

    Jan, 2021