命名實體識別
命名實體識別（Named Entity Recognition，NER）是NLP中一項非常基礎的任務。NER是信息提取、問答系統、句法分析、機器翻譯等眾多NLP任務的重要基礎工具。 命名實體識別的准確度，決定了下游任務的效果，是NLP中非常重要的一個基礎問題。 作者&編輯 ...
原文：拋棄模板，一種Prompt Learning用於命名實體識別任務的新范式
原創作者 王翔 論文名稱： Template free Prompt Tuning for Few shot NER 文獻鏈接： https: arxiv.org abs . 前言 .論文的相關背景 Prompt Learning通過設計一組合適的prompt將下游任務的輸入輸出形式重構成預訓練任務中的形式，充分利用預訓練階段學習的信息，減少訓練模型對大規模標注數據集的需求。 例如對於用戶評論的 ...
2022-03-05 20:29 0 1158 推薦指數：
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CRF的工作原理 轉載 https://blog.csdn.net/liangjiubujiu/article/details/79674847?utm_source=blogxgwz7 本文框架如下： 介紹——在命名實體識別任務中，BiLSTM模型中CRF層的通用思想 ...