Ett flaskhalsproblem med kinesiskt namngivet enhetsigenkänning (NER) i nya domäner är bristen på kommenterade data. En lösning är att använda metoden för fjärrövervakning, som har använts i stor utsträckning i samband med extraktion, för att automatiskt fylla kommenterade träningsdata utan mänskliga kostnader. Den avlägsna övervakning antagande här är att om en sträng i text ingår i en fördefinierad ordbok av enheter, strängen kan vara en enhet. Denna typ av autogenererade data lider dock av två huvudsakliga problem: ofullständiga och bullriga kommentarer, som påverkar prestandan hos NER-modeller. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som delvis kan lösa de ovannämnda problemen med avlägsen tillsyn för NER. I vår strategi, för att hantera det ofullständiga problemet, tillämpar vi partiell annotering lärande för att minska effekten av okända teckenmärkningar. När det gäller bullriga kommentarer designar vi en instansväljare baserad på förstärkningslärande för att skilja positiva meningar från autogenererade kommentarer. I experiment skapar vi två datauppsättningar för kinesiskt namngivna enhetsigenkänning inom två områden med hjälp av fjärrövervakning. De experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet ger bättre prestanda än jämförelsesystemen på båda dataseten.
I REF föreslogs partiellt annotationsinlärning för att minska effekterna av ofullständiga annoteringar och förstärka inlärningen för filtrering av felaktiga etiketter för kinesiska NER.
Distantly Supervised NER with Partial Annotation Learning and Reinforcement Learning
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}