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span detection
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Split-NER:基于两个问题 - 回答分类的命名实体识别
我们通过将 NER 问题分成两个逻辑子任务来解决,即 Span Detection 和 Span Classification,进一步将两个子任务形式化为问答问题,使用两个较为简洁的模型针对每个子任务进行优化。与 OntoNotes5.0、
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8 months ago
ACL
拆分元学习用于少样本命名实体识别
本文介绍了一种分解元学习方法,通过元学习逐步解决了少样本命名实体识别中的少样本跨度检测和少样本实体类型划分问题,并在各种基准测试中证明了该方法优于以往方法的卓越性能。
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2 years ago
越南语中基于方面的情感分析的跨度检测
本研究提出了一种基于 BiLSTM-CRF 的新颖系统,利用收集的词汇和语境特征,针对基于方面的情感分析中的波及用户观点的判定问题,利用越南语语言数据集进行评估,最终实现了 62.76% 的 F1 分数的最优解。
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3 years ago
ACL
SemEval-2021 任务 6:利用 BART 进行跨度检测和分类的 WVOQ 模型
本文介绍了使用 BART EncoderDecoder 模型将文本输入转换为标记化片段的版本,并将此标记转换为片段开头和结尾的识别以及它们的类别的新颖解决方案,以及对于此方法的相对成功和局限性解释和讨论,报告了参加 SemEval-2021
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3 years ago
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