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NAACL2022 | 具有元重加权的鲁棒自增强命名实体识别技术

同时,我们也将 token 替换扩展到了“O”类型中,作者将其称为 normal word substitution (NWS)。...这里作者设置了参数 (此参数代表 EMS 的占比)来平衡 EMS 和 NWS 的比率,在 entity diversity 和 context diversity 之间达到更好的 trade-off。...对于 NWS,使用在 wikipedia 上训练的 GloVe 获取词向量,取 top5 最近邻的词作为同义词, 取 0.2, 在 Beta (7, 7) 中进行采样,评价指标使用 F1 值。...作者在三种小样本设置下对参数 的影响: 可以看出在 20% 时效果最好,而且相比之下,只使用 NWS 比只使用 EMS 效果更好。...可能的一个原因是实体词在文本中是稀疏的,NWS 能够产生更多不同的伪样本。

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