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Few-NERD:一个Few-shot场景的命名实体识别数据集

近来,围绕着 "少样本命名实体识别"(few-shot NER)这一主题,出现了大量的工作和文献。“少样本命名实体识别”任务具有实际应用价值,也充满挑战性。但是目前鲜有专门针对该任务的基准数据,之前的大多数研究都是通过重新组织现有的有监督NER数据集,使其成为“少样本”场景下的数据集。这些策略通常旨在通过少量的例子来识别粗粒度的实体类型,而在实践中,大多数实体类型都是细粒度的。本文被ACL-IJC...
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新闻 | 我组14篇论文被ACL 2021主会/Findings录用

近日,ACL 2021录用结果出炉,我组 14 篇论文被ACL 2021主会/Findings录用。其中, 8 篇论文被ACL 2021主会录用, 6 篇论文被Findings录用。 下面是论文列表及介绍: 一、ACL-IJCNLP 2021 Mask-Align: Self-Supervised Neural Word Alignment 作者: 陈驰、孙茂松、刘洋 类型: Long Paper...
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