Namngiven enhet erkännande (NER) är en viktig uppgift i naturligt språk bearbetning område, som måste fastställa enheter gränser och klassificera dem i fördefinierade kategorier. För kinesisk NER uppgift finns det bara en mycket liten mängd kommenterade data tillgängliga. Kinesiska NER uppgift och kinesiska ord segmentering (CWS) uppgift har många liknande ord gränser. Det finns också särdrag i varje uppgift. Befintliga metoder för kinesiska NER antingen inte utnyttja ordgränsinformation från CWS eller inte kan filtrera den specifika informationen från CWS. I detta dokument föreslår vi ett nytt ramverk för kontradiktorisk överföring av lärande för att fullt ut utnyttja information om uppgiftsdelade gränser och förhindra de uppgiftsspecifika egenskaperna hos CWS. Dessutom, eftersom godtycklig karaktär kan ge viktiga signaler när man förutsäger entitetstyp, utnyttjar vi självbetjäning för att uttryckligen fånga lång räckvidd beroenden mellan två polletter. Experimentella resultat på två olika allmänt använda dataset visar att vår föreslagna modell avsevärt och konsekvent överträffar andra toppmoderna metoder.
REF tillämpar det kontradiktoriska ramverket för överföring av lärande för att integrera den uppgiftsdelade ordgränsinformationen i den kinesiska NER-uppgiften.
Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention Mechanism
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}