网站介绍：文章浏览阅读636次。一，题目Named Entity Recognition without Labelled Data：A Weak Supervision Approach无标记数据的命名实体识别: 一种弱监督方法挪威奥斯陆大学 — 挪威二，摘要问题：在目标域没有手工标记的数据时，NER怎么进行问题？解决：提出弱监督方案；依赖于广泛的标签函数来自动注释目标域的文本，然后使用Markov模型把这些标签整合在一起，把整合后的标注送入到最终的NER模型进行识别。效果：经过两个英文数据集做实验在实体层次上有7个_named entity recognition without labelled data: a weak supervision approach
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