基于指导的专业领域命名实体识别提示数据增强
计算与语言
2026-02-06 v1
摘要
尽管众多领域丰富且庞大的数据集促进了自然语言处理领域的发展，但仍有不少领域因需要特定类型的数据而面临寻找高质量数据的挑战。我们研究引入了一种新颖的指导数据增强技术，利用抽象化的上下文和句子结构以生成多样化的句子，同时保持上下文-实体关系，从而解决数据稀缺的挑战。通过促进上下文、句子结构与实体角色之间的更紧密的关系，我们的方法提高了数据增强的效果。因此，展示了实体相关词汇和整体句子结构的多样化，同时改善了命名实体识别任务的训练性能。
引用
@article{arxiv.2407.18442,
title = {Guidance-Based Prompt Data Augmentation in Specialized Domains for Named Entity Recognition},
author = {Hyeonseok Kang and Hyein Seo and Jeesu Jung and Sangkeun Jung and Du-Seong Chang and Riwoo Chung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.18442},
year = {2026}
}