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使用探测分类器的嵌入式命名实体识别
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种简单而有效的方法，Informed Named Entity Recognition Decoding (iNERD)，将命名实体识别视为一种生成过程，利用近期生成模型的语言理解能力，并采用了基于信息提取的有限文本生成的解码方案，以提高性能和消除幻觉风险，我们在合并的命名实体语料库上训练了模型，评估了五个生成语言模型在八个命名实体识别数据集上的表现，并取得了显著的结果，特别是在未知实体类别集的环境中，展示了该方法的适应性。
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关键要点
- 提出了一种名为Informed Named Entity Recognition Decoding (iNERD)的方法。
- 将命名实体识别视为一种生成过程，利用生成模型的语言理解能力。
- 采用基于信息提取的有限文本生成解码方案，以提高性能和消除幻觉风险。
- 在合并的命名实体语料库上训练了模型。
- 评估了五个生成语言模型在八个命名实体识别数据集上的表现。
- 在未知实体类别集的环境中取得了显著的结果，展示了该方法的适应性。
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