前言 命名实体识别(Named Entity Recognition，NER)一直是NLP中最主流，也是最基础的任务之一。尽管传统的机器学习方法(HMM，CRF等)，到现在的...
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2021年ACL会议关于命名实体识别的论文汇总 -
2021-04-10《Leveraging Multi-Token Entities in Document-Level Named Entity Recognition》 动机:1.以往对NE...
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2021-04-02
随笔：1.通过对NCBI-disease数据集标错的分析，我有一种感觉，很多时候对疾病前面的修饰词是否与疾病一起标注为实体没有一个较为明确的标准，比如：”congenital...
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2021-03-23论文阅读： 《Knowledge-enhanced biomedical named entity recognition and normalization: applic...
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2021-03-16
在阅读了《MT-BioNER: Multi-task Learning for Biomedical Named EntityRecognition using Deep B...
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生物医学文献挖掘的最新进展1. Introduction 相较于其他的生物医学资料，生物医学文献具有以下特征：（1）可获得性：可从公开可用的数据库 MEDLINE 和免费搜索引擎 PubMed 中获得...
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2021-03-08
汇报感想：今天老师没来，是师兄听汇报并给建议的，有另外一种感觉，师兄们问的切入点真的挺细的 想法：1.今后汇报论文，第一步不要写贡献，而是写动机，为什么看这篇，汇报这篇，这篇...
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2021-03-04
多任务学习背后的基本前提是不同数据集可能具有语义或句法上的相似性，这些相似点可以帮助训练一个比在单个数据集上训练的模型更优化的模型。它还有助于减少模型的过度拟合 多任务学习是...
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2021-03-03pytorch中NLLLoss函数和CrossEntropyLoss函数的区别：https://www.cnblogs.com/jiading/p/11979391.html...
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2021-03-01Analyzing the Effect of Multi-task Learning for Biomedical Named Entity Recognition 贡献：...
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A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition摘要：本文的内容主要分为以下5个部分：1.标记的NER语料库2.现成的NER工具3.根据以下3个方面对现有的paper进行分类：输入的分布式表示、上下文编码器和标记解码器4....
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Named Entity Recognition and Relation Extraction using Enhanced Table Filling by Contextualized R...题目：Named Entity Recognition and Relation Extractionusing Enhanced Table Filling by Cont...
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Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention题目：LUKE: Deep Contextualized Entity Representations withEntity-aware Self-attention（EMN...
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BioNER-Progress生物医学命名实体识别的进展：https://github.com/lingluodlut/BioNER-Progress[https://github.com/lingluo...
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融合实体词典的命名实体识别硕士论文：基于生物医学词典的实体表示及其应用研究 问题：生物医学领域的命名实体普遍具有模糊性，主要表现在：1.多样性：也叫同义词或者同一实体多种变体2.歧义性：也叫一词多义或...
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