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Training LayoutLM from Scratch for Efficient Named Entity Recognition in the Insurance Domain
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内容提要
本研究分析了通用预训练神经网络在金融与保险领域表现不佳的原因，主要是训练数据与任务不匹配。通过比较不同的预训练策略，发现使用领域相关文件可以提升命名实体识别的效果，小型模型也能取得竞争力的结果。
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关键要点
- 本研究分析了通用预训练神经网络在金融与保险领域表现不佳的原因。
- 主要原因是训练数据与任务不匹配，缺乏域内数据。
- 比较不同的预训练策略，发现使用领域相关文件可以提升命名实体识别的效果。
- 小型模型也能取得竞争力的结果。
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