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基于高斯先验的嵌套命名实体识别强化学习
提出了一种新颖的基于 seq2seq 模型与强化学习方法的实体序列生成模型 GPRL，并利用高斯先验表示嵌套实体边界之间的距离分布，调整输出概率分布并能合理地识别嵌套实体，实验结果显示 GPRL 在三个嵌套实体识别数据集上表现优异。
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a year ago
一种令人尴尬的但对嵌套命名实体识别非常强的基准方法
本文提出使用卷积神经网络来建模得分矩阵中的空间关系以解决嵌套的命名实体识别问题，实验证明相较于最近提出的同类方法，本文提出的方法更为优秀，并且发现不同的论文使用不同的句子标记化会对结果产生影响，因此提供一种易于使用的预处理脚本以便于日后比较
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2 years ago
基于整体结构分析的嵌套命名实体识别
本文介绍了一种针对命名实体识别中嵌套实体的一种新方法 —— 全局结构分析和点互信息统计，提高了该方法的性能及领域适应能力。
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2 years ago
IJCAI
一种用于嵌套命名实体识别的序列到集合网络
提出了一种用于嵌套命名实体识别的序列到集合神经网络，并利用二分匹配的损失函数计算整体训练损失，实验结果表明该模型在三个嵌套命名实体识别数据集上取得了最先进的结果。
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3 years ago
ACL
实体识别作为依存句法分析
本文基于图形依存解析思想，利用双仿射模型对输入进行全局视图，探索所有语句中的跨度，以准确预测命名实体，以 Nested NER 为例， 对 8 个语料库进行了评估并取得了所有语料库的 SOTA 性能，最高的准确度增益高达 2.2 个百分点。
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4 years ago
ACL
命名实体识别统一的 MRC 框架
本文提出一种统一的框架，通过将命名实体识别任务形式化为机器阅读理解问题，能够同时处理平面 NER 和嵌套 NER 任务，并在实验中验证该框架在嵌套 NER 数据集上大幅提高性能，并在平面 NER 中获得当前最佳结果。
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5 years ago
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