Feb, 2024

重新审视远程监督的命名实体识别：一个新的基准和一种简单方法

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TL;DR该研究论文探讨了在遥感监督（DS-NER）框架下的命名实体识别（NER），其中主要挑战在于由于伪阳性、伪阴性和正类型错误等固有错误导致标签质量受损。我们批判性评估了当前 DS-NER 方法的效力，使用了一个名为 QTL 的真实基准数据集，揭示其性能常常达不到预期。为了解决标签噪声的普遍问题，我们引入了一种简单而有效的方法，基于课程的正负无标记学习（CuPUL），该方法在训练过程中通过从 “简单” 且更干净的样本开始，增强模型对噪声样本的鲁棒性。我们的实证结果突出了 CuPUL 减少噪声标签影响、超越现有方法的能力。
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发现论文，激发创造
  • 基于置信度的多类正负样本学习在距离监督的命名实体识别中的应用

    本文研究用多类正类未标签化学习方法和一种基于置信度的方法来解决远程监督下的命名实体识别问题，并在两个基准数据集上的实验表明该方法优于现有的远程监督命名实体识别方法。

    Mar, 2022

  • 基于不确定性感知的远程监督命名实体识别中的教师学习和学生协同学习

    提出了一种减轻标签噪声的 Distantly-Supervised Named Entity Recognition 方法，其中包括 Uncertainty-aware Teacher Learning 和 Student-student Collaborative Learning 两种技术。实验结果表明，该方法在五个 DS-NER 数据集上优于其他的 teacher-student 方法。

    Nov, 2023

  • 具有噪声鲁棒性和语言模型增强的远程监督命名实体识别

    本文研究如何通过使用自动化匹配原始文本中实体提及与知识库中实体类型来获得的远距离标注数据来训练命名实体识别（NER）模型，提出了一种噪声鲁棒的学习方案和自训练方法，通过预训练语言模型创建的上下文增量来改善 NER 模型的泛化能力，在三个基准数据集上，我们的方法均获得了优越的性能，显著优于现有的远程监督 NER 模型。

    Sep, 2021

  • 远距监督命名实体识别负例更好的采样

    本文提出了一种简单直接的方法，通过选择与所有正样本相似度高的负样本来训练，以提高四个远程监督 NER 数据集的性能表现，并且分析表明有必要区分真负样本和假负样本。

    May, 2023

  • 使用自适应教师学习和细粒度学生集成的远程监督命名实体识别

    本文提出了一种适应性教师学习和细粒度学生集成的神经网络模型，用于解决 Named Entity Recognition 中远程监督训练数据不足和训练标签不准确的问题，实验证明该方法显著优于现有的最佳方法。

    Dec, 2022

  • 针对命名实体识别中无标签实体问题的噪声鲁棒性损失函数

    本文提出了一种新的名词实体识别（Named Entity Recognition，NER）的方法 NRCES，通过使用 sigmoid 函数减轻噪声的负面影响并平衡模型的收敛速度和噪声容忍度，成功地解决了大规模无标注数据集的识别问题，并在合成和现实数据集上表现出了鲁棒性。

    Aug, 2022

  • 自协同去噪学习提升远程监督命名实体识别

    本文提出一种名为 “自我协同去噪学习” 的鲁棒学习模式，利用两个教师 - 学生网络相互学习进行标签去噪，以应对远程监督命名实体识别中的标签噪声问题。该方法在五个真实世界数据集上的实验结果表明其优于当前 DS-NER 去噪方法。

    Oct, 2021

  • DistALANER：在开源软件生态系统中增强的基于远程监督的主动学习命名实体识别

    本文提出了一种新的命名实体识别（NER）技术，专门针对开源软件系统。我们的方法通过使用全面的两步远程监督注释过程来解决注释软件数据的稀缺性问题。该方法战略性地利用语言启发式方法、唯一的查找表、外部知识源和主动学习方法。通过利用这些强大的技术，我们不仅提高了模型的性能，还有效地克服了成本和专家注释者的稀缺性方面的局限性。值得注意的是，我们的框架在很大程度上超越了现有技术的领先水平。我们还展示了 NER 在下游关系抽取任务中的有效性。

    Feb, 2024

  • 使用正 - 未标记学习进行远程监督的命名实体识别

    提出一种新的 PU 学习算法，用于使用未标记的数据和命名实体词典执行命名实体识别任务，该方法不需要词典标记每个句子中的所有实体，也不需要词典标记构成实体的所有单词。通过对四个公共 NER 数据集的实证研究，证明了该方法的有效性。

    Jun, 2019

  • 通过因果干预对远程监督命名实体识别进行去偏置化处理

    该论文通过结构因果模型对 DS-NER 中的词典偏差进行解释和分类，并提出了一种基于因果干预的去除偏差的方法，包括通过后门调整和因果不变正则化器来提高模型鲁棒性，实验证明该方法显著提高了 DS-NER 的性能。

    Jun, 2021