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上传时间: 2021-03-21
详细说明：扳机
ACL 2020论文的代码和数据：
作者： ， ，沉明， ，Xiao Huang， ，
我们介绍了实体触发器，这是人工解释的有效代理，可促进标签模型对NER模型的高效学习。我们为两个经过充分研究的NER数据集众包了14k实体触发器。我们提出的模型称为“触发器匹配网络”，该模型具有自觉性，可以共同学习触发器表示形式和软匹配模块，从而可以轻松地泛化到看不见的句子以进行标记。实验表明，该框架具有更高的成本效益，因此使用20％的带触发注释的句子可以使用70％的训练数据，获得与传统监督方法相当的性能。
如果您在工作中使用此代码或实体触发器，请引用以下文章：
inproceedings { TriggerNER2020 ,
title = { TriggerNER: Learning with Entity Triggers as Explanations for Named E
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