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临床文本中实体修饰词的转移学习：用于阿片类物质使用障碍案例检测
通过多任务学习和迁移学习方法，我们有效地解决了临床文本实体修饰符的预测问题，并在性能上超过了先前的系统，验证了对临床文本修饰符的迁移学习的可行性。
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5 months ago
文本扩展基准：数据集、度量和基准线
本文提出了文本扩展（TE）的新任务，旨在插入细粒度修改器到纯文本的适当位置以具象化或使人类写作更生动。通过四种互补方法，我们构建了一份包含 1200 万个自动生成实例和 2000 个人工注释的英文和中文数据集。为了便于自动评估，我们从多个角
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10 months ago
增强文档级命名实体识别的标签一致性
本文介绍了一种名为 ConNER 的方法，通过提高修饰词（如形容词和介词）的标签依赖性来实现更高的标签一致性，从而改善生物医学实体的输出表示。该方法在四个流行的生物医学 NER 数据集上证明了其有效性，并在两个数据集上实现了 7.5-8.6
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2 years ago
AAAI
伪新闻检测模型的对抗性基准测试
本文提出了一个对抗性基准测试，旨在测试虚假新闻检测器推理现实世界事实的能力，使用 BERT 分类器 fine-tuned 在 LIAR arXiv:arch-ive/1705648 和 Kaggle Fake-News 数据集上，结果显示这
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3 years ago
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