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实体 Incremental Named Entity Recognition

Incremental Named Entity Recognition

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  1. TOOL · CL_229149 ·

    新型类型平衡上下文学习方法增强增量命名实体识别

    研究人员开发了一种名为类型平衡上下文学习（TBCL）的新方法，以解决增量命名实体识别（INER）中的挑战。INER涉及随着时间的推移识别文本中的新实体类型，但面临灾难性遗忘和语义漂移等问题。TBCL解决了新句子中上下文偏差的问题，在这种情况下，词元关联可能偏向新的实体类型，从而损害旧知识。所提出的方法使用句子对学习方案和上下文一致性损失来提高在各种数据集和设置下的INER性能。