Domain-adaptive Named Entity Recognition
Domain-adaptive Named Entity Recognition (DA-NER) applies named entity recognition to a target domain by transferring or adapting a model trained on a source domain, using techniques such as domain-specific pre-training, adversarial alignment, or feature augmentation. It addresses the performance collapse that standard NER models suffer when deployed outside their training domain.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- Lee, J., Yoon, W., Kim, S., Kim, D., Kim, S., So, C. H., & Kang, J. (2020). BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining. Bioinformatics, 36(4), 1234–1240. · DOI 10.1093/bioinformatics/btz682
- Blitzer, J., McDonald, R., & Pereira, F. (2006). Domain adaptation with structural correspondence learning. Proceedings of the 2006 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 120–128. · URL
Derlenmiş iddialar
Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.
Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.
İlgili yöntemler
Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.