A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition【文章学习】

最新推荐文章于 2025-01-16 02:00:48 发布
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分类专栏： nlp学习 nlp_paper nlp 文章标签： MRC NER 实体抽取 QA
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16949707/article/details/115517783
版权
该博客介绍了两个用于处理命名实体识别（NER）问题的开源代码库，ShannonAI的mrc-for-flat-nested-ner和qiufengyuyi的sequence_tagging。这两个项目主要关注解决实体重叠问题，适用于复杂场景的NER任务。文章提供了代码链接，并计划后续进行详细解读。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、总结

在这里插入图片描述
• 相关英文

Entity overlapping
span

• 代码

https://github.com/ShannonAI/mrc-for-flat-nested-ner
https://github.com/qiufengyuyi/sequence_tagging

• todo

后面有时间在做一个代码解读
论文笔记 A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition | ACL2020
weixin_41297561的博客
08-26 2308
论文题目：A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition 论文作者：Xiaoya Li♣, Jingrong Feng♣, Yuxian Meng♣, Qinghong Han♣, Fei Wu♠ and Jiwei Li♣ ♠ Department of Computer Science and Technology, Zhejiang University ♣ Shannon.AI 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1
A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition | ACL2020
akon_wong_hkbu的博客
06-17 2170
1.论文目的 该论文主要解决_"嵌套型"的NER(Nested NER)_的问题.
A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition文献阅读
qq_45552117的博客
02-04 594
A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition 关于A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition的文献理解，为了方便快速理解，我选择性记录。 文章目录A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition摘要一、数据集二、模型细节1.框架2.读入数据总结 摘要 命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项任务，根据命名实体是否
A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition
Jeaksun的博客
06-27 977
将NER的序列标注任务看作一项MRC任务，此方法可以引入query先验知识，对于不同类别的重叠实体回答不同的独立问题，可以解决重叠实体问题。
【论文笔记】A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition
yuexiaomao的博客
10-09 2190
香农科技 ACL 2020的论文笔记 代码和paper可见：https://github.com/ShannonAI/mrc-for-flat-nested-ner 文章提出了将ner看做MRC(machine reading comprehen- sion )任务，而不是当做序列标注看待。 文章认为。在序列标注的过程中，如ORG是被当做onehot向量使用的，由于这样不是明确的知道要抽取什么，会导致较差的性能。但是MRC方法会将query编码成重要的实体类别的先验信息。此外，通...
【论文阅读】A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition
麦格芬230的博客
08-12 2718
一、论文摘要 （一）解决"嵌套型"的NER(Nested NER)的问题 嵌套NER，顾名思义，就是识别的实体中可能会存在嵌套的情况。比如北京大学不仅是一个组织，同时北京也是一个地点；雅诗兰黛小棕瓶是一个产品，同时雅诗兰黛是一个品牌。 （二）使用MRC阅读理解的方式做NER 相比于传统的序列标注做法，使用MRC方式做NER好处在于引入了query这个先验知识，比如对于LOC类别，我们构造这样的query：找出国家，城市，山川等抽象或具体的地点。模型通过attention机制，对于query中的国..
【论文阅读笔记|AAAI2022】Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification
@
03-13 1410
本文研究了一种具有新的词-词关系分类结构的统一NER形式，即W2NER。
论文阅读：Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification
JieBao11的博客
12-03 1234
到目前为止，命名实体识别(NER)涉及三种主要类型，包括平面的（flat）、重叠的（overlapped）(也即嵌套)和不连续的（discontinuous）NER，它们大多是单独研究的。最近，人们对统一NER越来越感兴趣，即用一个模型同时处理上述三种工作。目前表现最好的方法主要包括基于跨度的（span-based）模型和序列到序列的（sequence to sequence)模型，然而不幸的是，前者只关注边界识别，后者可能存在暴露偏差。
2020阿里云天池大数据竞赛-中医药命名实体识别挑战赛.zip
01-02
ACL2020 A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition)数据处理: preprocess.py, 构造(Query, Answer, Context)三元组, 对于较长文本, 采用滑动窗口法处理(等于将长文本拆分成多个短文本, 为了尽可能保持...
《A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition》ACL2020论文阅读
桐原因的博客
01-20 498
机构为浙江大学、香侬科技。 存在的问题： 论文认为目前的的NER方法能够很高的解决flat NER任务，但是对于nested NER任务就显得不那么power。一般方法是分开做。 解决办法： 论文提出一种统一框架能够同时处理flat和nested两种类型问题。不将实体抽取看作NER问题，而是看作MRC。 上图为flat和nested实体的实例 举例： 抽取PER(PERSON)实体，“[Washington] was born into slavery on the farm of Jam
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m0_53292725的博客
05-12 554
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Named Entity Recognition之MRC Framework(1)
机器学习，深度学习
03-14 1588
论文名称：A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition 1. 解决问题 解决Flat and Nested NER任务。传统解决方案：将NER看作是序列标注问题(sequence labeling problem)，本文提出采用MRC框架(machine reading comprehension)来解决NER任务。 2. 主要思想 本文中提出了采用MRC来解决NER问题，将提取实体标签被形式化为基于问题从上下文中抽取答案块。这样做的..
ACL 2020 | 基于机器阅读理解框架的命名实体识别方法
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02-05 653
Abstract & Introduction 研究任务 flat 和 nested NER tasks 已有方法 序列标注模型，以CRF为骨干 解析树，他们做了一个假设，即当一个mention与另一个mention重叠时，它们完全被另一个mention所包含 mention hyper-graphs，用神经网络来学习超图表示 以分层的方式动态地堆叠平面NER层 通过对嵌套实体mention的头部驱动的短语结构进行建模和利用，形成锚点-区域网络（ARNs）架构 通过选择置信度最高的的实体跨
MRC Framework for Named Entity Recognition【代码解读】
hxshine的博客
06-03 1200
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论文精读：AUnified MRCFrameworkfor Named Entity Recognition
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qq_51950566的博客
01-16 695
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Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification
garbage回收中心
07-12 1496
flatoverlap和d。目前效果最好的模型主要是：span-based和seq2seq，但前者注重于边界的识别，后者可能存在exposure bias。作者对entity words之间的相邻关系进行建模，将NER定义为一个word-word之间的关系分类任务，一共定义三种关系NONE作者将NER问题视为词与词之间的关系， 这样就能灵活的解决discontinueNER的问题，最后在discontinue的数据集上表现更为明显。不过感觉作者构建的网格有点复杂的亚子（不能用其他方式简化一下吗？
阿里云天池中医药命名实体识别赛Python源码详解
该项目的核心思路是借鉴了机器阅读理解（Machine Reading Comprehension，简称MRC）的技术路线来解决NER问题，该思路得到了学术界的认可，并在ACL2020会议中的文章“A Unified MRC Framework for Textual Entailment...
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