命名实体识别中简单数据增强的分析
计算与语言
2020-10-23 v1
摘要
针对句子级和句子对自然语言处理任务，已有简单而有效的数据增强技术被提出。受这些工作的启发，我们设计并比较了用于命名实体识别的数据增强，该任务通常被建模为词元级序列标注问题。通过在来自生物医学和材料科学领域的两个数据集（i2b2-2010和MaSciP）上的实验，我们表明简单增强可以提升循环模型和基于transformer的模型的性能，尤其是在小训练集上。
引用
@article{arxiv.2010.11683,
title = {An Analysis of Simple Data Augmentation for Named Entity Recognition},
author = {Xiang Dai and Heike Adel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11683},
year = {2020}
}
备注
COLING 2020