Zelf-gesuperviseerde Named Entity Recognition
Zelf-gesuperviseerde named entity recognition (NER) combineert grootschalige zelf-gesuperviseerde pretraining — zoals masked language modeling — met fine-tuning op token-niveau om named entities in tekst te identificeren en classificeren. Door algemene linguïstische representaties te leren voordat er entiteitslabels worden gezien, bereikt het model sterke prestaties, zelfs wanneer geannoteerde NER-trainingsdata schaars zijn.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Named Entity Recognition. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Few-shot LearningMachine learning↔ compare
- Named Entity Recognition (NER)Text mining↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →