%0 Journal Article
%A 任权
%T 基于原型网络的细粒度实体分类方法
%D 2021
%R
%J 中文信息学报
%P 65-72
%V 34
%N 12
%X 细粒度实体分类任务作为命名实体识别任务的扩展,其目的是根据指称及其上下文,发掘实体更细粒度的类别含义。由于细粒度实体语料的标注代价较大,标注错误率较高,因此该文研究了在少量样本情况下的细粒度实体分类方法。该文首先提出了一种特征提取模型,能够分别从单词层面以及字符层面提取实体信息,随后结合原型网络将多标签分类任务转化为单标签分类任务,通过缩小空间中同类样本与原型的距离实现分类。该文使用少样本学习以及零样本学习两种设置在公开数据集FIGER(GOLD)上进行了实验,在少样本学习的设置下,较基线模型在三个指标中均有提升,其中macro-F1的提升最大,为2.4%。
%U http://jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/article_3061.shtml