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研究OCR敏感神经元以改善历史文档中的实体识别
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了Transformer架构中OCR敏感神经元对历史文献命名实体识别的影响。通过分析神经元在不同文本中的激活模式，发现中和OCR敏感神经元可以提升历史报纸和经典注释中的NER性能，表明定向神经调制有助于改进噪声文本模型的性能。
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关键要点
- 研究OCR敏感神经元在Transformer架构中的影响。
- 分析神经元在干净和噪声文本输入中的激活模式。
- 中和OCR敏感神经元可以提升历史文献中的命名实体识别性能。
- 历史报纸和经典注释中存在OCR敏感区域。
- 定向神经调制有助于改进噪声文本模型的性能。
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