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低资源场景下的命名实体识别研究综述

目录

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1命名实体识别的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2低资源场景的概念与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

二、低资源场景下命名实体识别的传统方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

基于规则的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1规则构建流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2传统规则方法在低资源场景中的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

基于统计的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1统计模型简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2在低资源场景中的适应性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

三、低资源场景下命名实体识别的深度学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．12

基于神经网络的架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.1循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.2注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

预训练语言模型的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1BERT系列模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2其他预训练模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

四、低资源场景下命名实体识别的数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．17

数据合成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.1基于模板的数据生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.2基于同义词替换的扩展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

跨语言数据利用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1平行语料的使用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2零样本和少样本学习策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

五、低资源场景下命名实体识别的评估与对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.1准确率、召回率和F1值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.2特定于低资源场景的额外考量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

方法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.1不同方法在相同数据集上的表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.2各种方法的优势与局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

六、未来发展方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

新兴技术的潜在应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.1生成式模型的探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.2多模态信息融合的可能性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

实际应用领域的拓展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1医疗领域低资源NER的前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2法律文本等专业领域的发展机遇