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确定NER任务的迁移学习策略

是指在自然语言处理领域中，通过利用已有的相关任务的知识和模型来改善命名实体识别（NER）任务的性能。迁移学习可以帮助解决NER任务中数据稀缺和标注困难的问题，提高模型的泛化能力和效果。

迁移学习策略可以分为以下几种：

特征提取：利用已有任务的模型作为特征提取器，将其前几层的权重冻结，只训练后面的分类层。这样可以将已有任务的语义信息迁移到NER任务中，提高NER模型的性能。
神经网络结构迁移：将已有任务的神经网络结构应用于NER任务中。可以使用已有任务的预训练模型作为初始模型，在此基础上进行微调或调整网络结构，以适应NER任务的特点。
多任务学习：将NER任务与其他相关任务一起进行训练，共享模型的参数。通过同时学习多个任务，可以提高NER模型的泛化能力和效果。
预训练模型迁移：使用已有任务的预训练模型作为初始模型，在NER任务上进行微调。预训练模型可以是基于大规模语料库的语言模型，如BERT、GPT等。通过迁移预训练模型的知识，可以提高NER模型的性能。
数据增强：利用已有任务的数据进行数据增强，扩充NER任务的训练数据。可以通过将已有任务的标注数据中的实体信息迁移到NER任务中，或者通过生成合成数据来增加NER任务的训练样本。

迁移学习策略在NER任务中的应用场景包括命名实体识别、实体关系抽取、事件抽取等自然语言处理任务。通过迁移学习，可以减少NER任务的数据需求，提高模型的效果和泛化能力。

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在线系统数据服务的迁移策略

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第三章 2.7-2.8 多任务学习迁移学习

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迁移学习中的负迁移：综述

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探索无监督域自适应，释放语言模型的力量：基于检索增强的情境学习实现知识迁移

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所谓定任务的排期其实就是预估完成一个任务所需要的时间，简而言之就是给你一个活，你预估下需要多长时间可以搞定。...非自主排期，就是上面定一个期限，必须在这个期限内完成任务，排期要基于这个期限确定。...自主排期也分2种情况，一种是自己比较熟悉的任务（属于重复劳动），这种不用说了，就参考之前任务的进度确定排期；另一种是完成任务需要用到新技术（涉及新的领域、新的技术栈），这个时候先别着急定排期，先花时间对任务所涉及的技术栈...（新技术）做下调研，咨询一下相关同事（参考一下别人的排期），看看同事能不能分享一些现成的方案，再结合自己的学习能力做下评估。...如果 PM 增加或者变更了需求，带来了工作量的增加，这个时候要主动提出来，要求增加排期。非紧急的情况下，建议排期要留有一定的弹性，给自己留一些优化和学习的时间，这是双赢。

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