التعرف على الكيانات المسماة بالتعلم الذاتي
يجمع التعرف على الكيانات المسماة (NER) بالتعلم الذاتي بين التدريب المسبق واسع النطاق بالتعلم الذاتي — مثل نمذجة اللغة المقنعة — وضبط دقيق على مستوى الرموز لتحديد وتصنيف الكيانات المسماة في النص. من خلال تعلم تمثيلات لغوية عامة قبل رؤية أي تسميات للكيانات، يحقق النموذج أداءً قويًا حتى عندما تكون بيانات تدريب التعرف على الكيانات المسماة المُعَلَّمة نادرة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, 4171–4186. link ↗
- Lample, G., Ballesteros, M., Subramanian, S., Kawakami, K., & Dyer, C. (2016). Neural Architectures for Named Entity Recognition. Proceedings of NAACL-HLT 2016, 260–270. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Named Entity Recognition. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/self-supervised-named-entity-recognition
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تعلم العينات القليلةتعلم الآلة↔ compare
- التعرف على الكيانات المسماة (NER)تنقيب النصوص↔ compare