NER

信息抽取技术进展【2】-- 命名实体识别 【摘要 】领域知识图谱是行业认知智能化应用的基石。目前在大部分细分垂直领域中，领域知识图谱的schema构建依赖领域专家的重度参与，该模式人力投入成本高，建设周期长，同时在缺乏大规模有监督数据的情形下的信息抽取效果欠佳，这限制了领域知识图谱的落地且降低了图谱的接受度。本文对与上述schema构建和低资源抽取困难相关的最新技术进展进行了整理和分析，其中包含我们在半自动schema构建方面的实践，同时给出了Document AI和长结构化语言模型在文档级信息抽取上的前沿技术分析和讨论，期望能给同行的研究工作带来一定的启发和帮助。 【引自】万字综述：领域知识图谱构建最新进展 作者：李晶阳[1]，牛广林[2]，唐呈光[1]，余海洋[1]，李杨[1]，付彬[1]，孙健[1] 单位：阿里巴巴-达摩院-小蜜Conversational AI团队[1]，北京航空航天大学计算机学院[2] 1. 简介 ​ 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定含义的实体及类型。常用NER数据集中的实体类型主 ...