Namngiven enhet som skriver är uppgiften att upptäcka typerna av ett namngivet företag i ett sammanhang. Till exempel, givet "Eric ger en presentation", är vårt mål att dra slutsatsen att "Eric" är en talare eller en presentatör och en person. Befintliga metoder för namngiven enhetsskrivning kan inte fungera med en växande typuppsättning och misslyckas med att känna igen entitet nämner osedda typer. I detta dokument presenterar vi en metod för inbäddning av etiketter som innehåller prototypisk och hierarkisk information för att lära sig förtränade inbäddningar av etiketter. Dessutom anpassar vi en noll-shot ram som kan förutsäga både synliga och tidigare osynliga entiteter typer. Vi utför utvärdering på tre referensdataset med två inställningar: 1) få bilder erkännande där alla typer omfattas av utbildningssetet; och 2) noll-shot-igenkänning där finkorniga typer antas saknas från utbildningssetet. Resultat visar att förkunskaper som kodats med hjälp av våra metoder för inbäddning av etiketter avsevärt kan öka prestandan för klassificering i båda fallen.
REF presenterade en metod för inbäddning av etiketter som innehåller prototypisk och hierarkisk information för att lära sig förtränade inbäddningar av etiketter och kompletterade en nollbildsram som kan förutsäga både synliga och tidigare osynliga enhetstyper.
Label Embedding for Zero-shot Fine-grained Named Entity Typing
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}