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注释错误与 NER：OntoNotes 5.0 研究
该研究通过使用三种简单技术在 OntoNotes 5.0 语料库中检测注释错误，对英文命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）的训练集、开发集和测试集进行了大量修正，提高了 1.23% 的整体 F 分数，对某
PDF5 days ago
Astro-NER - 天文学命名实体识别: GPT 是否是良好领域专家标注者？
本研究使用一个经过精调的 LLM 模型的预测结果来辅助非领域专家标注天文学文献中的科学实体，以便揭示这样的协作过程是否能够逼近领域专家的专业知识。研究结果显示领域专家与 LLM 辅助标注者之间有中等程度的一致性，并且领域专家与 LLM 模型
PDF2 months ago
跨文化姓名识别
该研究旨在改进个人姓名的识别，在识别不同文化背景下的姓名方面，通过实验比较结合字符和词的输入模型与传统的 NER 模型，发现该模型表现更好且可能提高准确率。
PDF5 months ago
利用深度主动学习识别公共临床笔记中的低资源运动功能信息
在临床自然语言处理研究中，功能被越来越认识到是整体个人健康的一个重要指标。我们介绍了国际功能、残疾和健康分类（ICF）中 “移动性” 领域的第一个公开注释的数据集，旨在促进从自由文本临床记录中自动提取和分析功能信息。我们使用关键词扩展来构建
PDF7 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
用少量干净实例改进在嘈杂数据上训练的命名实体识别器
为了实现最先进的性能，我们提出了使用少量干净实例的指导来去噪 NER 数据的方法，通过训练鉴别模型并使用其输出来重新校准样本权重，能够改善性能并在众包和远程监督数据集上保持一致的结果。
PDF8 months ago
EMNLPE-NER -- 一份法律文本的命名实体识别注释语料库
本研究主要介绍了一个公共的法律命名实体识别数据集 E-NER，它表明将通用英语文本数据集训练的命名实体识别模型应用于法律文本会导致重大的性能下降，与在 E-NER 数据集上训练和测试相比，F1 分数下降了 29.4％至 60.4％。
PDF2 years ago
COLINGMultiCoNER：一个用于复杂命名实体识别的大型多语言数据集
介绍了一种名为 MultiCoNER 的大型多语言数据集，可支持 11 种语言和 3 个领域的命名实体识别。使用两个 NER 模型对数据集进行了测试，并对其进行了评估。建立的模型都表现出了不俗的性能，但加入 Gazetteers 后性能提高
PDF2 years ago
ACL上下文感知对抗训练用于解决命名实体识别中的名称规律偏见
本研究检测了命名实体识别（NER）模型在预测不确定实体类型时使用上下文信息的能力，设计了 NRB 测试集来诊断 NER 模型的名称规律偏差，并提出了一种新的模型无关训练方法来减轻这种偏差，该方法对改善 NER 模型性能有显著作用。
PDF3 years ago
ICLR命名实体识别中未标注实体问题的实证分析
通过使用负采样，避免 NER 模型的训练受到未标注实体的干扰，提出了一种能够有效应对未标注实体问题的方法。在实验中，该方法表现出很强的鲁棒性，甚至能够超越现有的基线模型。
PDF4 years ago
男性对应个人，女性对应地点：命名实体识别中测量性别偏见
该论文研究了现有几种命名实体识别模型的偏见，特别是在将男性和女性姓名识别为人名实体中存在的差异。该研究评估了包含 139 年美国人口普查婴儿姓名的数据集上的 NER 模型，并发现相对较多的女性姓名未被识别为人名实体。作者还研究了这种偏差在几
PDF5 years ago