Djupa neurala nätverk har avancerat state of the art i namngivna entitetsigenkänning. Under typiska utbildningsprocedurer uppstår dock fördelar jämfört med klassiska metoder endast med stora datauppsättningar. Till följd av detta används djupinlärning endast när det finns stora offentliga dataset eller en stor budget för manuell märkning av data. I detta arbete visar vi att genom att kombinera djupt lärande med aktivt lärande kan vi överträffa klassiska metoder även med en betydligt mindre mängd träningsdata.
Nyligen, REF matchade toppmoderna prestanda på namngivna enhet igenkänning, med bara 25% av utbildningsdata.
Deep Active Learning for Named Entity Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}