摘要： 
这一章我们来看下如何把NER的序列标注任务转换成阅读理解任务。论文重点放在新的框架可以更好抽取嵌套实体，不过在此之外，MRC对小样本场景，以及细粒，层次化实体的识别任务也有一定的启发意义，代码实现详见ChineseNER/mrc。我们把MRC的模型框架分开成两部分来看，第一部分是阅读理解任务主要处理模型的输入，第二部分是entity Span抽取任务针对模型的输出，因为他们其实是针对不同问题的改良，可以在不同的场景下分开使用～ 阅读全文
这一章我们来看下如何把NER的序列标注任务转换成阅读理解任务。论文重点放在新的框架可以更好抽取嵌套实体，不过在此之外，MRC对小样本场景，以及细粒，层次化实体的识别任务也有一定的启发意义，代码实现详见ChineseNER/mrc。我们把MRC的模型框架分开成两部分来看，第一部分是阅读理解任务主要处理模型的输入，第二部分是entity Span抽取任务针对模型的输出，因为他们其实是针对不同问题的改良，可以在不同的场景下分开使用～ 阅读全文