HUMAID-NER

新HUMAID-NER数据集助力灾难推文分析

研究人员推出了HUMAID-NER，这是一个旨在从灾难相关推文中提取结构化信息的新数据集。该数据集包含60,000条英文推文，标注了十种操作实体类型和约175,000个实体跨度。为了处理这项任务，使用了结合spaCy transformer模型、领域特定模式和正则表达式的混合管道进行标注。此外，还开发了一个带有RoBERTa-large编码器的联合多任务学习框架，用于执行命名实体识别和事件分类，并在验证集上取得了出色的性能。