Практические аспекты работы с задачей NER - Андрей Лукьяненко

Практические аспекты работы с задачей NER - Андрей Лукьяненко Named Entity Recognition - одна из самых известных задач NLP. Существует большое количество походов, основанных на тех или иных архитектурах Transformer, которые показывают отличные результаты на бенчмарках и в реальной жизни. Тем не менее в проектах не всегда есть возможность использовать эти модели - например из-за инфраструктурных ограничений или из-за недостатка размеченных данных. В таких случаях весьма хорошие результаты могут показать подходы попроще. В этом докладе я вначале расскажу о постановке задачи NER, схемах разметки и способах оценки качества моделей. Затем продемонстрирую различные подходы к построению моделей и в заключение дам советы о том, как можно улучшить качество таких подходов. Материалы: Презентация
и ноутбук
Подписывайся на наше сообщество в telegram, чтобы быть в курсе мероприятий:
Обсудить доклады можно в нашем чатике