复现“当无大写字母时的 NER 与 POS”
计算与语言
2021-09-20 v1
摘要
大写是许多 NLP 任务（如命名实体识别（NER）或词性标注（POS））中的重要特征。我们试图复现一篇论文的结果，该论文展示了如何缓解训练与测试数据之间大小写不匹配所导致的显著性能下降。具体而言，我们表明将数据集的 50% 小写化可提供最佳性能，与原论文的论断相符。我们还表明，在几乎所有我们尝试复现的实验中，我们的性能都略低，这暗示可能存在某些隐藏因素影响了我们的性能。最后，我们将所有工作发布于一个公开的 github 仓库中。
引用
@article{arxiv.2109.08396,
title = {reproducing "ner and pos when nothing is capitalized"},
author = {Andreas Kuster and Jakub Filipek and Viswa Virinchi Muppirala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.08396},
year = {2021}
}