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摘 要:实体漏标是目前远程监督命名实体识别(distantly supervised named entity recognition,DS-NER)存在的一个难点问题。训练集中的漏标实体在模型训练中提供了不正确的监督信息,模型将在后续预测实体类型时更倾向于将该类实体预测为非实体,导致模型的实体识别和分类能力下降,同时影响了模型的泛化性能。(剩余22376字)
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融合相似度负采样的远程监督命名实体识别方法
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