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Few-shot NER的三阶段

深度学习自然语言处理 来源:深度学习自然语言处理 作者:深度学习自然语言 2022-08-24 16:12 次阅读

01

方法介绍


Few-shot NER的三阶段:Train、Adapt、Recognize,即在source域训练,在target域的support上微调,在target域的query上测试。

baafda2a-22c5-11ed-ba43-dac502259ad0.png

如上图,左边(1-3)表示的是原型的loss1(训练目标为各个原型分散分布),右边(4-7)表示的是span的representation获取,中间(8)是一个多层FFN(为了使得原型表示和span表示最终映射到同一个向量空间),中间(9-10)则是计算原型和span在同一个空间的loss2(为了使得实体span更靠近原型表示)

02

和过往工作相比


1、使得Adapt阶段不只是通过对support集中的实体词表示平均得到实体原型表示,而是能够进行finetune(文中提到Ma et al. (2022) claim that the finetuning method is far more effective in using the limited information in support sets.)

2、过往的原型网络的训练方法使得最终的原型表示较接近,本文通过构造loss1(上一段提到的)使得原型表示分散开

03

实验结果

这里仅挑选附录部分的FEW-NERD实验结果

bac556ca-22c5-11ed-ba43-dac502259ad0.png

从实验结果来看,在INTRA上效果较好,在INTER上不如ESD。其中INTRA是指source和target之间的实体的粗粒度类型无交集,INTER则在粗粒度上有交集(细粒度上无交集)。(另外,2022年还有一篇SOTA文章Decomposed metalearning for few-shot named entity recognition,这里没有进行对比)

04

消融实验

1、使用token-level

2、缺少loss1(把原型打散的loss,方法介绍中有说)

3、使用cosine similarity而不是Euclidean distance来衡量span-prototype相似度

bad9b7dc-22c5-11ed-ba43-dac502259ad0.png

审核编辑:彭静
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原文标题:COLING2022 | 少样本NER:分散分布原型增强的实体级原型网络

文章出处:【微信号:zenRRan,微信公众号:深度学习自然语言处理】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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