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【Whalepaper第48期】NLP分享:UN Entity Recognition as Word-Word Relation Classification
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Whalepaper - 我们会选取比较成熟的 Topic 和 做一些 开源方案 分享,通过一起阅读、分享论文学习的方式帮助学员更好 “高效+全面+自律” 学习,让大家都有所收获和提升! 论文标题: Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification 分享人:太子长琴 摘要:NER 任务主要有三种类型:Flat(平铺)、overlapped(重叠或嵌套)、discontinuous(不连续),越来越多的研究致力于将它们统一起来。当前的 STOA 主要包括基于 Span 和 Seq2Seq 模型,不过它们很少关注边界,可能会导致后续的偏移。本文提出的统一方法(W2NER)是将其视为词词关系分类,为此引入两种词词关系:NNW(Next-Neighboring-Word)和 THW-(Tail-Head-Word-)。具体而言,构造一个 2D 的词词关系网格,然后使用多粒度 2D 卷积,以更好地细化网格表示。最后,使用一个共同预测器来推理词-词关系。
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