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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
COLING用于联合基于跨度的方面 - 情感分析的分层交互网络
本文提出了一种层次交互网络（HI-ASA）来建模任务间的双向交互，利用交叉针织机制选择性地组合不同的任务特定特征，以确保适当的双向交互，然后应用相互信息技术在输出层互相约束学习，从而使方面输入和情感输入能够通过反向传播编码另一个任务的特征。
PDF2 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。
PDF3 years ago
ACL定位与标记：用于嵌套命名实体识别的两阶段识别器
该研究提出两阶段标识器以识别嵌套实体，其通过过滤种子跨度和边界回归生成跨度建议，并准确地标记跨度与相应类别。实验结果表明，该方法优于以往最先进的模型。
PDF3 years ago