COLINGMar, 2024

巴伐利亚方言数据中的命名实体识别

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TL;DR这篇论文介绍了第一个巴伐利亚方言命名实体识别（NER）数据集 BarNER，使用巴伐利亚维基百科文章和推文进行注释，研究了德语西班牙标准 NER 数据集以及巴伐利亚 NER 结果的实验并提出了巴伐利亚 NER 结果的首次综合研究结果。
发现论文，激发创造
  • WikiGoldSK：斯洛伐克命名实体识别的注释数据集、基线和少样本学习实验

    本研究旨在解决某些语种尚未存在高质量手动标注数据集的现状，并通过引入 WikiGoldSK 数据集，评估了最先进的多语言预训练语言模型在斯洛伐克语上的效果，并与现有的银标准斯洛伐克 NER 数据集进行了比较。我们还进行了几个示范性实验，并显示使用一个银标准数据集进行训练可以获得更好的结果。最终，我们公开了数据集、代码和经过训练的模型，并采用可许可的许可条款。

    Apr, 2023

  • 德国 BERT 法律命名实体识别模型

    本研究 fine-tune 了一个受欢迎的德语 BERT 语言模型，用于 Legal Entity Recognition（LER）数据集，结果表明我们的模型在 LER 任务上表现比 BiLSTM-CRF+ 模型更优，并通过 HuggingFace 对外公开。

    Mar, 2023

  • MSNER：一个用于命名实体识别的多语言语音数据集

    该研究介绍了 MSNER，一个多语种语音语料库，用于命名实体识别，并提供了用于训练、验证和评估的数据集，同时推出了一个高效的标注工具。

    May, 2024

  • hmBERT: 历史多语言语言模型用于命名实体识别

    本篇研究讨论了针对历史文本进行命名实体识别的挑战，并提出使用大型历史语言模型 hmBERT 预训练来解决标注数据不充足的问题，并使用 HIPE-2022 共享任务来评估模型性能。

    May, 2022

  • 历史欧洲的人物和地点：自举标注管道和晚期中世纪文本中命名实体的新语料库

    本文开发了一个新的 NER 语料库，并使用信息检索技术，自动引导命名实体识别 - 注释语料库。我们使用我们的语料库训练了一个 NER 模型，具有 72.81-93.98％的实体级精度和 58.14-81.77％的召回率。此外，我们公开发布了我们的语料库，模型和实验代码，以便他人重现和构建我们的工作。

    May, 2023

  • 实体的不同偏好：研究命名实体标注中的人工标签变化

    本研究通过对三种语言的专家注释的命名实体数据集进行调查，展示了文本歧义和人工指南变更是高质量修订的差异性注释的主要因素，并对难以理解的实体的学生注释进行了调查，证明了从分布视角理解命名实体歧义的多向注释的可行性和必要性。

    Feb, 2024

  • 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

  • 跨数据集和语言学习开放式命名实体识别的通用实体分类

    通过构建一个通用的、包含 400 多种实体类型的数据集 B2NERD，并使用减少冗余的数据修剪策略，在开放领域命名实体识别方面，提高了大型语言模型的泛化性能，优于 GPT-4 和以往的方法。

    Jun, 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

  • 神经交叉语言转移和有限注释数据应用在丹麦命名实体识别

    该研究评估了跨语言转移模型在丹麦语命名实体识别中的表现，并研究了在极少量标注数据情况下的补充效果，以及阐述了丹麦语 NER 的性能。

    Mar, 2020