抽取

百分点认知智能实验室:基于不完全标注样本集的信息抽取实践

编者按信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是信息抽取的基础任务之一,其目标是抽取文本中具有基本语义的实体单元,在知识图谱构建、信息抽取、信息检索、机器翻译、智能问答等系统中都有广泛应用。基于监督学习的NER系统通常需要大规模的细粒度、高精度标注数据集,一旦数据标注质量下降,模型的表现也会急剧下降。利用不完全标注的数据进行NER系统的建立,越来越受到专家学者们的关注。第九届国际自然语言处理与中文计算会议(NLPCC 2020)针对此业
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