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基于半监督边界感知语言模型预训练的中文序列标注
原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文提出了Boundary-Aware BERT (BABERT)模型，能够直接编码无监督统计边界信息，应用于中文序列标注任务，实验结果显示在多个基准上有显著提升。此外，研究还探讨了半监督方法和混合粒度模型MigBERT，均在中文NLP任务中表现优异。
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关键要点
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提出了Boundary-Aware BERT (BABERT)模型，能够直接编码无监督统计边界信息。
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BABERT在十个中文序列标注基准上提供了一致的性能改善，并能与外部词典信息集成。
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探讨了一种半监督方法，通过双向语言模型的预训练上下文嵌入实现最先进的序列标注结果。
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提出了MigBERT模型，考虑字符和词的混合粒度特征表示，在各种中文NLP任务中表现优异。
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研究表明，边界信息的缺失会导致相对性能损失，自动找到的边界信息可替代人工标注。
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提出了一种使用预训练语言模型进行全零样本学习的方法，在多个分类任务中取得强劲表现。
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延伸问答
什么是Boundary-Aware BERT (BABERT)模型？
BABERT模型是一种在预训练语言模型中直接编码无监督统计边界信息的架构，应用于中文序列标注任务。
BABERT模型在中文序列标注任务中的表现如何？
BABERT在十个中文序列标注基准上提供了一致的性能改善，并能与外部词典信息集成。
MigBERT模型有什么特点？
MigBERT模型考虑字符和词的混合粒度特征表示，在各种中文NLP任务中表现优异。
半监督方法在序列标注任务中的作用是什么？
半监督方法通过添加双向语言模型的预训练上下文嵌入，提升了命名实体识别和块分割等任务的性能。
边界信息缺失会带来什么影响？
边界信息的缺失会导致相对性能损失，研究表明损失范围在2%到28%之间。
如何使用预训练语言模型进行全零样本学习？
使用单向和双向PLMs生成和训练数据，通过提示引导的类别条件文本进行全零样本学习。
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