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《論文閱讀》SetGNER:General Named Entity Recognition as Entity Set Generation

2年前作者：LawsonAbs分類：Toy博客閱讀(27)違法舉報

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0.總結(jié)

不知道是不是大模型的流行還是什么其他原因，導(dǎo)致現(xiàn)在網(wǎng)上都沒有人來分享NER模型的相關(guān)論文了~
本文方法簡單，代碼應(yīng)該也比較簡單（但是沒見作者放出來）。
推薦指數(shù)：★★☆☆☆

1. 動機

處理三種不同場景的NER

與 sequence-to-sequence NER 方法不同，本模型不需要強制實體按照順序生成

2. 方法

《論文閱讀》SetGNER:General Named Entity Recognition as Entity Set Generation
其實就是一個BART模型，然后里面套了幾層簡單的處理而已。

3. 訓(xùn)練細節(jié)

3.1 Inverse Generation Training

Since the forward generation task is biased towards the left-to-right semantic structure.
這話意思就是說：這種自回歸的生成方法傾向于從左到右的語義結(jié)構(gòu)。

于是提出使用一個 inverse generation training的方法讓模型同時也掌握從右到左的語義結(jié)構(gòu)。

做法：使用一個額外的解碼器，同時訓(xùn)練生成實體尾到實體頭。舉例如下：Swollen, burning feet and ankles. 對于這條句子，得到的翻轉(zhuǎn)目標序列則是：

3.2 聯(lián)合學(xué)習(xí)

將上述得到的各個損失進行聯(lián)合優(yōu)化。

4. 疑惑

主要的疑惑點有：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-420591.html

Problem Formulation 中的對Ptr的定義。

到了這里，關(guān)于《論文閱讀》SetGNER:General Named Entity Recognition as Entity Set Generation的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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