本文介绍的是 ACL 2020 论文《Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks》，论文作者来自香侬科技、浙江大学。
新加坡科技设计大学的研究者2018年在论文《Chinese NER Using Lattice LSTM》中提出了新型中文命名实体地识别方法Lattice LSTM。
组合范畴语法（CCG; Steedman, 2000）是一种高度词汇化的形式主义。Clark 和 Curran 2007 年提出的标准解析模型使用了超过 400 个词汇语类（或超级标记（supertag）），典型的解析器通常只包含大约 50 个词性标注。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：克鲁斯卡 Delving Deep into Regularity: A Simple but Effective Method for Chinese Named Entity Recognition Accepted at NAACL 2022 Findings 4月7日，NAACL 2022公布论文入选名单，由华为云语音语义创新Lab多名研究者撰写的论文被NAACL 2022 Findings接收，趁热和大家一起学习一下 文章大纲 Abstract
信息抽取（information extraction），简称IE，即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体（entity）、关系（relation）、事件（event）。信息抽取主要包括三个子任务：关系抽取、命名实体识别、事件抽取。
DeepPavlov 是一个基于 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 构建的开源对话式 AI 库。
之前做过实体关系抽取/联合抽取等任务，是用LSTM+CRF模型+BIO标注的方法，最近看到有一篇ACL用MRC（Machine Reading Comprehension）的方法去做NER（Named Entity Recognition）任务，以下是对这篇论文的分享。
作者 | Mandar Joshi, Danqi Chen, Yinhan Liu, Daniel S. Weld, Luke Zettlemoyer, Omer Levy
来源：PaperWeekly本文约2600字，建议阅读9分钟本文提出了一个统一命名实体识别框架，通过对词与词之间的关系进行分类的方式同时解决三种命名实体识别子任务。 引言 本研究重新审视了统一命名实体识别中的核心问题，即词与词之间的关系建模，并提出将所有类型的命名实体识别统一采用一种词对关系分类的方法进行建模。所提出的系统广泛地在 14 个命名实体识别数据集刷新了最好的分数。 论文题目： 基于词对关系建模的统一命名实体识别系统 Unified Named Entity Recognition as Wo
Few shot learning（小样本学习）就是要用很少量标注样本去完成学习任务，前几天有同学在交流群里问关于小样本NER的资源，今天一起来看一篇Amazon AI Lab在ACL2022上发表的论文。
今天主要和大家分享一篇关于中文命名实体识别的文章，本文分析Lattice-LSTM模型，并针对该方法的弊端提出将字符符号信息合并到字符向量表示中，提高了模型的性能（计算量、效果）。
fastHan 是基于 fastNLP 与 PyTorch 实现的中文自然语言处理工具，像 spacy 一样调用方便。其内核为基于 BERT 的联合模型，其在 13 个语料库中进行训练，可处理中文分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别四项任务。
[ 导读 ]香侬科技近期提出 Glyce，首次在深度学习的框架下使用中文字形信息（Glyph），横扫 13 项中文自然语言任务记录，其中包括：(1) 字级别语言模型 (2) 词级别语言模型 (3) 中文分词 (4) 命名实体识别 (5) 词性标注 (6) 句法依存分析 (7) 语义决策标注 (8) 语义相似度 (9) 意图识别 (10) 情感分析 (11) 机器翻译 (12) 文本分类 (13) 篇章分析。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 编辑 | PaperWeekly 自增强（self-augmentation）最近在提升低资源场景下的 NER 问题中得到了越来越多的关注，token 替换和表征混合是对于 NER 这类 token 级别的任务很有效的两种自增强方法。值得注意的是，自增强的方法得到的增强数据有潜在的噪声，先前的研究是对于特定的自增强方法设计特定的基于规则的约束来降低噪声。 本文提出了一个联合的 meta-rewe
1991年Rau等学者首次提出了命名实体识别任务，但命名实体（named entity，NE）作为一个明确的概念和研究对象，是在1995年11月的第六届MUC会议（MUC-6，the Sixth Message Understanding Conferences）上被提出的。当时的MUC-6和后来的MUC-7并未对什么是命名实体进行深入的讨论和定义，只是说明了需要标注的实体是“实体的唯一标识符（unique identifiers of entities）”，规定了NER评测需要识别的三大类（命名实体、时间表达式、数量表达式）、七小类实体，其中命名实体分为：人名、机构名和地名 。MUC 之后的ACE将命名实体中的机构名和地名进行了细分，增加了地理-政治实体和设施两种实体，之后又增加了交通工具和武器。CoNLL-2002、CoNLL-2003 会议上将命名实体定义为包含名称的短语，包括人名、地名、机构名、时间和数量，基本沿用了 MUC 的定义和分类，但实际的任务主要是识别人名、地名、机构名和其他命名实体 。SIGHAN Bakeoff-2006、Bakeoff-2007 评测也大多采用了这种分类。
作为信息抽取的一项基本任务，命名实体识别（NER）近年来一直受到研究人员的关注。该任务一直被作为序列标注问题来解决，其中实体边界和类别标签被联合预测。英文 NER 目前的最高水准是使用 LSTM-CRF 模型实现的（Lample et al., 2016; Ma and Hovy, 2016; Chiu and Nichols, 2016; Liu et al., 2018），其中字符信息被整合到词表征中。
选自EACL 2017 机器之心编译 参与：微胖，吴攀 自然语言处理领域的欧洲顶级会议 EACL 2017 将于当地时间 4 月 3-7 日在西班牙瓦伦西亚举行，近日，该会议的官网公布了本届会议的
对于初学NLP的人，了解NLP的各项技术非常重要；对于想进阶的人，了解各项技术的评测指标、数据集很重要；对于想做学术和研究的人，了解各项技术在对应的评测数据集上达到SOTA效果的Paper非常重要，因为了解评测数据集、评测指标和目前最好的结果是NLP研究工作的基础。因此，本文整理了常见的32项NLP任务以及对应的评测数据、评测指标、目前的SOTA结果以及对应的Paper。
本文将通过介绍入选NLP领域顶级学术会议 ACL 的论文，解读腾讯 AI Lab 的重点研究方向：自然语言理解、对话系统和文本生成，以及机器翻译等。
【1】 Leveraging Transformers for Hate Speech Detection in Conversational Code-Mixed Tweets 标题：利用Transformer检测会话式代码混合推文中的仇恨语音 链接：https://arxiv.org/abs/2112.09986
本文是 「FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer」 一文的学习笔记。
原文链接：https://gengo.ai/datasets/25-best-parallel-text-datasets-for-machine-translation-training/
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 编辑 | PaperWeekly 论文标题： Few-shot Named Entity Recognition with Self-describing Networks 收录会议： ACL 2022 论文链接： https://arxiv.org/abs/2203.12252 代码链接： https://github.com/chen700564/sdnet 小样本 NER 需要从很少的实例
最近，爱尔兰的NLP研究科学家Sebastian Ruder写一篇文章，基于12篇经典论文盘点了2018年NLP领域令人激动的十大想法。
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
近年来，FLAT-lattice Transformer在中文命名实体识别(NER)中取得了巨大成功。然而，当处理较长的文本时，该方法会显著增加自注意模块的内存和计算成本。为此本文提出一种新的词汇增强方法InterFormer，实现NFLAT，该方法内存用量可减少50%，且实验结果优于最先进的character-word混合模型。
“跟着雨哥学AI”是百度飞桨开源框架近期针对高层API推出的系列课。本课程由多位资深飞桨工程师精心打造，不仅提供了从数据处理、到模型组网、模型训练、模型评估和推理部署全流程讲解；还提供了丰富的趣味案例，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架进行深度学习实践。
「Key insight」: 本文在Lattice LSTM(ACL 2018)[1]的基础上作出了两方面的改进：
摘要：这篇介绍论文的目的是讲述如何让计算机处理语言的故事。这是自然语言处理（NLP）领域的一部分，而 NLP 又是人工智能的一个分支领域。本文的目标是让广泛的受众都能获得对计算机编程的基本理解，但其中避免了详细的数学描述，并且不会给出任何算法。本文的重点也并非 NLP 的任何特定的应用，比如翻译、问答或信息抽取。这里给出的思想经过了许多研究者数十年的发展，所以引用的文献并非详尽无遗，但能为读者指出一些在作者看来影响深远的论文。在读完本文之后，你应当会有对词向量（也被称为词嵌入）的大致理解：它们为何存在、它们解决的是什么问题、它们来自何处、它们如何随时间变化、有关它们还有那些有待解决的问题。建议已经熟悉词向量的读者跳至第 5 节查看有关当前最新进展「上下文词向量」的讨论。
AI 科技评论按：Sebastian Ruder 是一位 NLP 方向的博士生、研究科学家，目前供职于一家做 NLP 相关服务的爱尔兰公司 AYLIEN，同时，他也是一位活跃的博客作者，发表了多篇机器学习、NLP 和深度学习相关的文章。最近，他基于十几篇经典论文盘点了 2018 年 NLP 领域十个令人激动并具有影响力的想法，并将文章发布在 Facebook 上。AI 科技评论编译如下：
感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理，我们将沿此脉络前行，探索预训练语言模型的前沿技术，红框中为已介绍的文章，绿框中为本期介绍的模型，欢迎大家留言讨论交流
[ 导读 ]对知识工程的研究贯穿于整个人工智能的发展史。作为目前最为火热的先验知识组织、表征技术，知识图谱的相关工作在本届 ACL 上可谓万众瞩目。本文将介绍本届 ACL 收录的一些知识图谱方向的优秀成果，希望对读者们有所启发。
ACL 2019已经结束，但其空前的规模仍然震撼人心：2900多篇提交论文，660篇被接收，3000多名会议注册人员，以及4个超过400人的研讨会（比一些国际CS会议都大）。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/79868347
本系列文章总结自然语言处理（NLP）中最基础最常用的「文本分类」任务，主要包括以下几大部分：
论文 | Hike: A Hybrid Human-Machine Method for Entity Alignmentin Large-Scale Knowledge Bases
spaCy是最流行的开源NLP开发包之一，它有极快的处理速度，并且预置了词性标注、句法依存分析、命名实体识别等多个自然语言处理的必备模型，因此受到社区的热烈欢迎。中文版预训练模型包括词性标注、依存分析和命名实体识别，由汇智网提供
前一段时间，Sebastian Ruder 介绍了他心中 10 个最有影响力的想法，并且每一个都提供了具体论文与核心思想。正如 Ruder 所说，他的清单必然是主观的，主要涵盖了迁移学习和泛化相关的想法。其中有的想法在过去一年非常受关注，大家围绕这些完美的观点展开了很多研究工作与实践。而有的想法并不是当前趋势，不过它们有可能在未来变得流行。因此，机器之心在 Ruder 介绍的基础上，重点关注今年的前沿趋势，并推荐一些真正好用的 NLP 新工具。
下面要介绍的论文选自AAAI 2020，题目为：「Attendingto Entities for Better Text Understanding」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1911.04361。
近日，自然语言处理（NLP）领域的国际顶级学术会议“国际计算语言学协会年会”（ACL 2019）公布了今年大会论文录用结果。根据 ACL 2019 官方数据，今年大会的有效投稿数量达到 2694 篇，相比去年的 1544 篇增长高达 75%。其中，百度共有 10 篇论文被大会收录。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution 论文自动评分 论文：Automatic Text Scoring Using Neural Net
以下是使用Flair 重现这些数字的方法。您还可以在我们的论文中找到详细的评估和讨论：
【1】 Power Law Graph Transformer for Machine Translation and Representation Learning 标题：用于机器翻译和表示学习的幂律图转换器
众所周知，斯坦福大学自然语言处理组出品了一系列NLP工具包，但是大多数都是用Java写得，对于Python用户不是很友好。几年前我曾基于斯坦福Java工具包和NLTK写过一个简单的中文分词接口：Python自然语言处理实践: 在NLTK中使用斯坦福中文分词器，不过用起来也不是很方便。深度学习自然语言处理时代，斯坦福大学自然语言处理组开发了一个纯Python版本的深度学习NLP工具包：Stanza - A Python NLP Library for Many Human Languages，前段时间，Stanza v1.0.0 版本正式发布，算是一个里程碑：
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