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L3Cube-MahaSocialNER：基于社交媒体的马拉地语命名实体识别数据集和 BERT 模型
该研究论文介绍了 L3Cube-MahaSocialNER 数据集，这是第一个也是最大的社交媒体数据集，专门用于马拉地语命名实体识别 (NER)。该数据集包含 18,000 个经过手工标记的句子，涵盖了八个实体类别，解决了社交媒体数据的挑战
PDF6 months ago
使用条件 Transformer 生成医疗指导
通过提供标签（例如药物词汇表和属性），我们介绍了一种新的任务特定模型体系结构 Label-To-Text-Transformer（LT3），专门用于生成基于提供的标签的合成医疗指令。我们通过与最先进的预训练语言模型（PLM）T5 进行对比，
PDF8 months ago
ACLCebuaNER：一个新的基准 Cebuano 命名实体识别模型
为鼓励该领域的研究工作增长，本研究引入了 CebuaNER，该模型是用于 Cebuano 语言中命名实体识别（NER）的新基线模型。该模型在训练算法时收集并标注了超过 4,000 篇新闻文章，并在精确率、召回率和 F1 三个指标上取得了超过
PDF9 months ago
GPT-NER：基于大型语言模型的命名实体识别
本文介绍了一种基于 GPT 模型的 NER 算法 ——GPT-NER，它通过将序列标注任务转化为生成任务来弥补 LLMs 在 NER 任务上的缺陷，并提出自我验证策略以解决 LLMs 易出现的幻觉问题。实验结果表明，该算法表现与有监督算法相
PDFa year ago
一种易于使用且稳健的差分隐私临床文本去识别方法
本研究提出了一种可靠的具有差分隐私技术的去识别名字实体的替换方法，使用此方法可以对法语临床文件进行去识别，并且具有扩展性和可靠性。
PDF2 years ago
SciAnnotate: 一个用于整合弱标注来源的序列标注工具
本研究介绍了一种名为 SciAnnotate 的科学注释工具，可用于标注 NER 任务中的弱标签，并且提供了多个用户友好接口进行弱标签创建。我们使用多源弱标签去噪作为例，并使用 Bertifying 条件隐马尔可夫模型对弱标签进行去噪，评估
PDF2 years ago
面向西班牙语的生物医学和临床语言模型：中等资源情景下专业领域预训练的好处
本文介绍了针对西班牙语的生物医学和临床语言模型，通过实验不同的预训练选择和测试领域数据，生成可用于实际临床数据的模型，并通过对比 NER 任务，证实了进行特定领域的预训练对提高下游任务性能非常重要。
PDF3 years ago
ACLAdvPicker：通过对抗鉴别器有效利用未标记数据进行跨语言实体识别
本研究提出了一种基于对抗学习的方法（AdvPicker），用于跨语言实体识别，通过对目标语言中与源语言语义相关的数据进行选择，从而改进了神经方法在名词实体识别任务中表现不佳的问题。
PDF3 years ago