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COLING
ToNER:基于类型的命名实体识别与生成型语言模型
通过提出一种新颖的 NER 框架,名为 ToNER,基于生成模型,利用实体类型的优势促进 NER 任务,并通过在生成模型的编码器上追加多个二分类任务、增加辅助任务和进行广泛实验验证,证明了我们所提出的面向实体类型的 ToNER 策略的有效性
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3 months ago
通用 NER:金标准多语言命名实体识别基准
介绍了一个名为 Universal NER (UNER) 的开源项目,旨在开发多种语言的黄金标准 NER 基准;UNER 的目标是提供高质量的、跨语言一致的标注,以促进和标准化多语言 NER 研究。UNER v1 包含使用一致的跨语言模式在
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8 months ago
AAAI
CrossNER: 跨领域命名实体识别的评估
为了解决交叉域命名实体识别 (NER) 任务中样本少的问题,作者提出了一个跨领域 NER 数据集 CrossNER, 进行了一系列实验来探索利用不同级别的领域语料库和预训练策略进行域自适应预训练的有效性,研究表明利用包含领域特定实体的分数语
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4 years ago
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