Samonadzorirano prepoznavanje imenovanih entiteta
Samonadzorirano prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) kombinira opsežno samonadzorirano pretreniranje — poput maskiranog modeliranja jezika — s dotjerivanjem na razini tokena kako bi se identificirali i klasificirali imenovani entiteti u tekstu. Učeći opće lingvističke reprezentacije prije viđenja bilo kakvih oznaka entiteta, model postiže snažne performanse čak i kada je označeni NER podatkovni skup za treniranje oskudan.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Named Entity Recognition. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Učenje s malo primjeraStrojno učenje↔ compare
- Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER)Rudarenje teksta↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →