基于示例的命名实体识别
计算与语言
2020-08-25 v1 信息检索
摘要
我们提出了一种在数据稀缺情况下进行命名实体识别（NER）的新方法，称之为基于示例的 NER。我们这种无需训练的小样本学习方法从问答中汲取灵感，以识别新且未见领域中的实体跨度。与当前最先进（SOTA）方法相比，所提出的方法表现显著更好，尤其是在使用较少支持示例时。
引用
@article{arxiv.2008.10570,
title = {Example-Based Named Entity Recognition},
author = {Morteza Ziyadi and Yuting Sun and Abhishek Goswami and Jade Huang and Weizhu Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.10570},
year = {2020}
}
备注
15 pages, 6 figures, 5 tables with appendix