11 2021 档案
摘要:
这一章我们主要关注transformer在序列标注任务上的应用,作为2017年后最热的模型结构之一,在序列标注任务上原生transformer的表现并不尽如人意,效果比bilstm还要差不少,这背后有哪些原因? 解决这些问题后在NER任务上transformer的效果如何?完整代码详见ChineseNER
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
摘要:
这一章我们不聊模型来聊聊数据,解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争,于是无标注,弱标注,少标注,半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放。结合一些业界的案例和新鲜出炉的NLP数据增强综述,我们来聊聊有哪些数据增强方案,其中哪些适用于NER以及效果提升
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