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span-based models
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从扁平监督中识别嵌套实体:一个新的命名实体识别子任务的可行性和挑战
该研究提出了一种名为 nested-from-flat NER 的新子任务,利用基于跨度的模型培训数据并有意忽略在已注释实体内的嵌套跨度,从而获得能够识别嵌套实体的训练模型,结果在多个数据集上得到了良好的成绩。
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2 years ago
具有深度跨度表示的命名实体识别
本研究提出 DSpERT(Deep Span Encoder Representations from Transformers),使用预训练语言模型的权重初始化,利用 Transformer 架构和检索式编码在命名实体识别任务上实现了高性
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2 years ago
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