named entity recognition | BriefGPT

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nerblackbox: Python 中的高级命名实体识别库
我们提出了 nerblackbox，这是一个用于简化使用最先进的基于 transformer 的模型进行命名实体识别的 Python 库。它提供了简单易用但功能强大的方法，用于从各种来源访问数据和模型，进行完全自动化的模型训练和评估，以及灵
PDF7 months ago
关于子词标记对于低资源和高效命名实体识别的意义：马拉地语案例研究
我们研究了在语言资源匮乏情况下对名词实体识别（NER）系统进行改进的方法，并通过将 BERT-based 子词标记器集成到传统的 CNN/LSTM 模型中，展示了提高其准确性的有效途径。在 Marathi 这种低资源语言环境下的案例研究中，
PDF7 months ago
EMNLP滤波半马尔可夫 CRF
这篇论文介绍了一种新的半马尔可夫条件随机场（Semi-Markov CRF）的变种 —— 过滤式半马尔可夫条件随机场（Filtered Semi-Markov CRF），该方法通过引入过滤步骤来消除无关的片段，降低了复杂性和搜索空间，并在多
PDF7 months ago
基于 Transformer 的澳大利亚建筑供应链风险管理中的命名实体识别
利用命名实体识别 (NER) 结合变压器模型，本研究从新闻文章中提取风险相关的实体和见解，并突出了自然语言处理驱动的解决方案在地理媒体特定情境下革新建筑供应链风险管理 (SCRM) 的潜力。
PDF7 months ago
旅游领域多语言社交内容的最佳分析策略
社交媒体平台在各领域的日益影响，包括旅游业，凸显了有效且自动化的自然语言处理（NLP）方法对这一宝贵资源的需求。在这项工作中，我们评估和比较了针对旅游领域中常见的 3 个 NLP 任务（情感分析、命名实体识别和细粒度主题概念提取）的几种 f
PDF8 months ago
使用 GPT-J 与 RoBERTa 进行 NER 模型在电子牙科记录中的牙周诊断抽取
这项研究探讨了提示生成在命名实体识别（NER）任务中的可用性以及在不同设置下的性能。研究强调了种子质量而非数量对于给 NER 模型提供输入的重要性。
PDF8 months ago
使用 RoBERTa 和正则表达式从临床记录中提取牙周炎诊断
利用文本处理和自然语言处理模型来挖掘临床笔记以诊断牙周炎，并评估命名实体识别模型在不同正则表达式方法上的性能。研究表明，随着正则表达式算法复杂度的增加，F1 分数从 0.3-0.4 增加到约 0.9。命名实体识别模型在评估指标中表现出优异的
PDF8 months ago
SegMix：一种简单的结构感知数据增强方法
提出了一种基于插值的数据增强算法 SegMix，该算法在具有任务特定结构的有意义的片段上进行插值，相比之前的方法在命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）任务中表现更好，尤其在数据稀缺的情况下性能提升明显。
PDF8 months ago
EMNLPGSAP-NER: 以机器学习模型和数据集为焦点的学术实体提取的新任务、语料库和基准线
命名实体识别（NER）模型在各种自然语言处理（NLP）任务中起着关键作用，包括信息抽取（IE）和文本理解。在学术写作中，对机器学习模型和数据集的引用是各种计算机科学出版物的基本组成部分，并需要准确的模型识别。尽管 NER 取得了进展，但现有
PDF8 months ago
利用大型语言模型进行零样本命名实体识别的自我提升
通过自我改进策略研究了零样本实体识别任务中大规模语言模型的应用，并提出了利用无标注语料库刺激模型自学能力的自我改进框架，通过全面实验分析发现，该自我改进框架能够进一步推动零样本实体识别任务的发展，并取得了显著的性能提升。
PDF8 months ago
GLiNER: 使用双向 Transformer 进行命名实体识别的通用模型
本研究论文介绍了一种紧凑的命名实体识别模型 GLiNER，通过双向变压器编码器实现并行实体抽取，同时在各种命名实体基准测试中展现出强大的性能，优于 ChatGPT 和经过微调的大型语言模型。
PDF8 months ago
ACL为塔加洛语开发命名实体识别数据集
我们为塔加洛语开发了一个命名实体识别（NER）数据集，填补了菲律宾语言中 NER 资源匮乏的空白。文本来源于包含新闻报道的预训练语料库，并由母语人士迭代标注。该数据集包含约 7.8k 个文档，涵盖人名、组织和地点三个实体类型。我们还在有监督
PDF8 months ago
EMNLP弱监督下的少于单次投射：命名实体识别
我们研究了在极弱监督条件下的命名实体识别（NER）问题，提出了一种名为 X-NER 的新方法，可以胜过现有的一次性 NER 方法，具有跨语言能力。
PDF8 months ago
低资源命名实体识别：一对多 AUC 最大化是否有帮助？
提出了一个创新的方法，将多类问题作为一对多 (OVA) 学习问题来解决，引入了基于接收器操作特征曲线 (AUC) 下面积的损失函数，通过提出两种训练策略，改进了效率，从而在不同的命名实体识别 (NER) 设置中超过传统 NER 学习的性能。
PDF8 months ago
标记重加权：一种简单而有效的命名实体识别主动学习策略
本研究提出了一种新颖的基于重新加权的主动学习策略，该策略可以为每个标记分配动态平滑的权重，以解决命名实体识别中数据不平衡和学习信号不足的挑战，并且在多个数据集上进行的实验结果表明，将此重新加权策略与已有的获取函数相结合可以显著提高性能，验证
PDF8 months ago
近期具重点于少样本学习方法的命名实体识别与关系分类方法综述
最近的方法调查了命名实体识别和关系分类这两个任务，重点关注少样本学习方法，并比较了两个任务中的主要方法，报告了少样本学习范围内的最新指标得分。
PDF8 months ago
S2F-NER：探索用于复杂实体识别的序列生成森林
通过提出一种名为 S2F-NER 的新的 Sequence-to-Forest 生成模型，我们的研究论文在处理复杂的、嵌套的、重叠的实体时显著提高了准确性，比传统的 Seq2Seq 和基于跨度的分类方法更适应于长文本数据集，并且能有效解决曝
PDF8 months ago
EMNLP2023 年 MRL 多语言多任务信息检索共享任务 CUNI 提交
我们提出了查理斯大学关于 MRL~2023 多语言多任务信息检索的系统。共享任务的目标是为多个代表性不足的语言开发命名实体识别和问题回答系统。我们针对两个子任务的解决方案都依赖于翻译 - 测试方法。首先，我们使用多语言机器翻译模型将无标签的
PDF8 months ago
EMNLPCleanCoNLL：一个几乎无噪声的命名实体识别数据集
通过综合重新标定工作和自动一致性检查，修正了英文 CoNLL-03 中所有标签的 7.0%。我们的资源通过实验证实了最先进的方法在我们的数据上达到了显著更高的 F1 得分（97.1%），并且通过注释噪声的误差分析发现高资源粗粒度 NER 的
PDF8 months ago
EMNLP命名实体识别的边界偏移预测网络
命名实体识别是自然语言处理中的一项基本任务，该论文提出了一种名为边界偏移预测网络（BOPN）的新方法，通过预测候选跨度与其最近实体跨度之间的边界偏移来建立非实体跨度和实体跨度之间的联系，实现了非实体跨度作为额外正样本进行实体检测，进而将实体
PDF8 months ago