ABB-BERT：一种用于消歧缩写与缩略词的 BERT 模型
计算与语言
2022-07-11 v1
摘要
缩写和缩略词在不同领域的文本中常见。例如，医生的笔记包含许多可根据其选择而个性化的缩略词。现有的拼写纠正模型不适合处理展开，因为单词中大量字符被缩减。在这项工作中，我们提出 ABB-BERT，一种基于 BERT 的模型，用于处理包含缩写和缩略词的歧义语言。ABB-BERT 能从数千个选项中对它们排序，并为规模而设计。它在维基百科文本上训练，该算法允许以极少计算进行微调，从而为某一领域或人物获得更好性能。我们公开发布从维基百科派生的缩写和缩略词训练数据集。
引用
@article{arxiv.2207.04008,
title = {ABB-BERT: A BERT model for disambiguating abbreviations and contractions},
author = {Prateek Kacker and Andi Cupallari and Aswin Gridhar Subramanian and Nimit Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.04008},
year = {2022}
}