Samo-nadgledano prepoznavanje imenovanих jedinica
Samo-nadgledano prepoznavanje imenovanих jedinica (NER) kombinuje opšireno samo-nadgledano prethodno treniranje — kao što je maskirana modelovanjezika — sa fino-podešavanjem na nivou tokena kako bi se identifikovale i klasifikovale imenovane jedinice u tekstu. Učenjem opštih lingvističkih reprezentacija pre nego što vidi etikete entiteta, model postiže jak učinak čak i kada su anotovani NER podaci za obuku oskudni.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
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/sr/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 sa malo primera (Few-shot Learning)Mašinsko učenje↔ compare
- Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER)Rudarenje teksta↔ compare
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →