Toppmodernt namngivna system för enhetsigenkänning (NER) har kontinuerligt förbättrats med hjälp av neurala arkitekturer under de senaste åren. Många uppgifter, inklusive NER, kräver dock stora uppsättningar kommenterade data för att uppnå sådana resultat. I synnerhet fokuserar vi på NER från kliniska anteckningar, vilket är ett av de mest grundläggande och kritiska problemen för medicinsk textanalys. Vårt arbete fokuserar på att effektivt anpassa dessa neurala arkitekturer till lågresursinställningar med hjälp av parameteröverföringsmetoder. Vi kompletterar en standardiserad hierarkisk NER-modell med ett allmänt ramverk för överföringslärande som består av parameterdelning mellan käll- och måluppgifter, och visar upp poäng som ligger betydligt över baslinjearkitekturen. Dessa delningssystem kräver en exponentiell sökning över bundna parameteruppsättningar för att generera en optimal konfiguration. För att minska problemet med att på ett uttömmande sätt söka efter modelloptimering föreslår vi DTN (Dynamic Transfer Networks), en grindad arkitektur som lär sig det lämpliga parameterdelningssystemet mellan käll- och måldatauppsättningar. DTN uppnår förbättringar av det optimerade ramverket för överföringsutbildning med bara en enda utbildningsmiljö, vilket effektivt eliminerar behovet av exponentiell sökning.
Denna grundram ändras ytterligare genom tillägg av överföringslärande via Tunable Transfer network (TTN) och Dynamic Transfer Networks (DTN), som utnyttjar parameterdelningssystem och ger Ref.
Dynamic Transfer Learning for Named Entity Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}