抛出几个问题,可以先思考一下,如果你都能完美的回答,请和我做朋友。
1、命名实体识别如何构造大量有监督数据集?
2、命名实体识别的常用解码思路有什么?
3、如果命名实体识别任务有数百个标签,bert+crf是否可行,如果不行怎么提高效率?
4、当前的命名实体识别定义好了类别,如果后期想加入新的类别要重新训练模型吗,如果不重新训练模型,如果在之前基础上进行增量训练,如何保证之前标签预测的效果?
时间也不早了,准备下班。
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