利用主动学习与弱监督学习实体名的结构化表示
计算与语言
2020-11-03 v1 人工智能
摘要
实体名的结构化表示对许多实体相关任务（如实体规范化与变体生成）十分有用。在无上下文与外部知识的情况下学习实体名的隐式结构化表示尤其具有挑战性。本文提出一种结合主动学习与弱监督的新颖学习框架来解决该问题。我们的实验评估表明，该框架仅从十余个标注样本即可学习到高质量模型。
引用
@article{arxiv.2011.00105,
title = {Learning Structured Representations of Entity Names using Active Learning and Weak Supervision},
author = {Kun Qian and Poornima Chozhiyath Raman and Yunyao Li and Lucian Popa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.00105},
year = {2020}
}
备注
Accepted to EMNLP 2020