Oct, 2023

Split-NER：基于两个问题 - 回答分类的命名实体识别

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TL;DR我们通过将 NER 问题分成两个逻辑子任务来解决，即 Span Detection 和 Span Classification，进一步将两个子任务形式化为问答问题，使用两个较为简洁的模型针对每个子任务进行优化。与 OntoNotes5.0、WNUT17 和一个网络安全数据集的基准模型相比，我们的系统 SplitNER 表现出色，并且在 BioNLP13CG 数据集上取得了相当的性能，同时与 QA 基准模型相比，训练时间显著减少。我们的系统的有效性来自对 BERT 模型进行两次微调，分别用于 span detection 和 classification。该研究代码可在给定的 https URL 上找到。
发现论文，激发创造
  • 定位与标记：用于嵌套命名实体识别的两阶段识别器

    该研究提出两阶段标识器以识别嵌套实体，其通过过滤种子跨度和边界回归生成跨度建议，并准确地标记跨度与相应类别。实验结果表明，该方法优于以往最先进的模型。

    May, 2021

  • 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

  • SpanNER: 命名实体重新识别 / 识别作为跨度预测

    本文研究了使用 span prediction 和 sequence labeling 框架进行命名实体识别的优缺点，并提出了系统组合的方法来重新识别来自不同系统的命名实体，并在 11 个数据集上进行了 154 个系统的实验，证明了 span prediction 也可以作为基础 NER 系统和系统组合器，同时也将我们的模型部署到 ExplainaBoard 平台上。

    Jun, 2021

  • 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

  • SemEval-2021 任务 5：使用命名实体识别和问答方法进行有害语段检测的 UIT-E10dot3

    该研究通过命名实体识别和问答结合分析 SemEval-2021 的毒性评论任务，提高了评论毒性区分的准确性。

    Apr, 2021

  • 一种令人尴尬的但对嵌套命名实体识别非常强的基准方法

    本文提出使用卷积神经网络来建模得分矩阵中的空间关系以解决嵌套的命名实体识别问题，实验证明相较于最近提出的同类方法，本文提出的方法更为优秀，并且发现不同的论文使用不同的句子标记化会对结果产生影响，因此提供一种易于使用的预处理脚本以便于日后比较。

    Aug, 2022

  • 加强语言表示以利用标签知识进行提取

    本研究提出了一种新的模型来加强文本表达，进而实现信息提取中的 span extraction 任务，并在三个任务，flat NER、nested NER、event detection 中达到了最佳表现，显著减少了训练和推理时间。

    Nov, 2021

  • 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

  • 基于神经网络跨度的连续命名实体识别模型

    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