何构建强大的baseline?万能的4种标注框架供你选择!
刷爆3路榜单,信息抽取冠军方案分享:嵌套NER+关系抽取+实体标准化 - 知乎 (zhihu.com)
信息抽取任务的稳定提升策略有哪些?总的来看就是两点:
- 构建一个强大的baseline,这取决于标注框架的选择;
- 套路化的辅助策略,稳定迭代并提升;
为更好地展示关键内容,本文以QA形式探讨了以下问题:
Q1:如何构建强大的baseline?万能的4种标注框架供你选择!
Q2:如何解决复杂NER问题:嵌套/非连续/类型易混淆?
Q3:升级的NER竞赛:如何解决嵌套实体抽取?
Q4:贴合真实场景的NER竞赛:如何解决不完全标注NER?
Q5:关系抽取一片红海,如何魔改标注框架?如何突破SOTA:暴漏偏差/独立编码/pipeline?
Q6:如何登顶关系抽取冠军宝座:强大的标注策略+词汇增强/对抗训练/远程监督/假阴性降噪/交替训练?
Q7:NER的最后一步:负样本为王,实体标准化!