开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

确定NER任务的迁移学习策略

是指在自然语言处理领域中，通过利用已有的相关任务的知识和模型来改善命名实体识别（NER）任务的性能。迁移学习可以帮助解决NER任务中数据稀缺和标注困难的问题，提高模型的泛化能力和效果。

迁移学习策略可以分为以下几种：

特征提取：利用已有任务的模型作为特征提取器，将其前几层的权重冻结，只训练后面的分类层。这样可以将已有任务的语义信息迁移到NER任务中，提高NER模型的性能。
神经网络结构迁移：将已有任务的神经网络结构应用于NER任务中。可以使用已有任务的预训练模型作为初始模型，在此基础上进行微调或调整网络结构，以适应NER任务的特点。
多任务学习：将NER任务与其他相关任务一起进行训练，共享模型的参数。通过同时学习多个任务，可以提高NER模型的泛化能力和效果。
预训练模型迁移：使用已有任务的预训练模型作为初始模型，在NER任务上进行微调。预训练模型可以是基于大规模语料库的语言模型，如BERT、GPT等。通过迁移预训练模型的知识，可以提高NER模型的性能。
数据增强：利用已有任务的数据进行数据增强，扩充NER任务的训练数据。可以通过将已有任务的标注数据中的实体信息迁移到NER任务中，或者通过生成合成数据来增加NER任务的训练样本。

迁移学习策略在NER任务中的应用场景包括命名实体识别、实体关系抽取、事件抽取等自然语言处理任务。通过迁移学习，可以减少NER任务的数据需求，提高模型的效果和泛化能力。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

自然语言处理（NLP）：https://cloud.tencent.com/product/nlp
人工智能机器学习平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
语音识别（ASR）：https://cloud.tencent.com/product/asr
图像识别（OCR）：https://cloud.tencent.com/product/ocr
机器翻译（MT）：https://cloud.tencent.com/product/mt

相关搜索:如何确定租户的邀请策略？基于策略的学习不会收敛迁移学习中的模型微调异常迁移学习模型的错误 Excel/Access的替换或迁移策略机器学习智能体没有学习相对“简单”的任务工业AOI用例的迁移学习迁移学习，错误的致密层形状 Struts 1到Struts 2的迁移策略使用tensorflow对象检测api的迁移学习与DenseNet迁移学习不兼容的形状迁移学习时的批量归一化使用估计作为特征的多任务学习无法确定任务':app:preReleaseBuild‘的依赖关系确定性策略梯度相对于随机策略梯度的优势是什么？基于预训练ImageNet模型的PyTorch迁移学习无法解释迁移学习中的模型行为基于编码器的迁移学习视频合成多任务学习框架中的损失效应从VB6迁移到.NET的最佳策略

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

BIB | 深度学习生物医学命名实体识别综述

今天给大家介绍我们湖南大学DrugAI课题组发表在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇综述。这篇综述从“单一神经网络、多任务学习、迁移学习和混合模型”这4个方面，介绍了近年来深度学习如何从生物医学文献文中挖掘命名实体以及相关数据集。作者挑选了几个有代表性的方法，在6个常用的数据集上进行了实验比较。结果发现，深度学习的方法要普遍优于传统方法，并且不同的方法和数据集之间也有较大的差异。最后，作者总结了生物医学命名实体（BioNER）存在的一些挑战和未来的发展。

05

ACL 2019 | 多语言BERT的语言表征探索

这篇论文的作者是来自于Google Research的Telmo Pires，Eva Schlinger和Dan Garrette。既然BERT能够在每一层都学习到特殊的表层、句法以及语义特征表示，那么多语言BERT（M-BERT）在上面学到了什么呢？多语言BERT在零样本迁移学习上又表现如何呢？

03

NAACL| 基于标签感知的双迁移学习在医学命名实体识别中的应用

本期给大家介绍上海交通大学APEX数据和知识管理实验室俞勇教授课题组发表在NAACL的文章“Label-aware Double Transfer Learning for Cross-Specialty Medical Named Entity Recognition”。该文章提出了一种跨领域的实体识别方法——标签感知双迁移学习框架（La-DTL），使得为某一领域设计的医疗命名实体识别(NER)系统能够以最小的标注量迁移应用到另一领域。同时，该方法在非生物医学领域的实体识别任务上也取得了很好的效果。

05

【NLP】综述|少量标注数据下的命名实体识别研究

近年来，深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异，已经超过了传统方法，但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型，而现有的研究对少量标注数据学习问题探讨较少。本文将整理介绍四种利用少量标注数据进行命名实体识别的方法。

02

NER的过去、现在和未来综述-未来

命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。

04

每日学术速递3.24

作者：Lukas Höllein, Ang Cao, Andrew Owens, Justin Johnson, Matthias Nießner

01

多任务学习，如何设计一个更好的参数共享机制？| AAAI 2020

代码链接：https://github.com/choosewhatulike/sparse-sharing

03

【ACL 2019】预训练语言模型的最新探索

ACL 2019 将于 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。机器之心技术分析师曾祥极挑选了 ACL 2019 收录的与语言模型相关的三篇文章，分别从可变长度 Transformer、BERT 表征学习的深层次解析以及多语言迁移学习 BERT 三方面来介绍预训练语言模型的最新进展。

03

ACL 2019提前看：预训练语言模型的最新探索

ACL，英文全称是 The Association for Computational Linguistics，中文全称是国际计算语言学协会。ACL 于 1962 年成立，主要致力于为研究自然语言处理或者计算语言学的专业人士提供服务。为了促进自然语言处理领域的学术交流，ACL 每年都会举办学术会议，如 ACL、EMNLP 和 NAACL 等。ACL 2019（第 57 届会议）即将于 2019 年 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。

05

中文NER的那些事儿2. 多任务，对抗迁移学习详解&代码实现

第一章我们简单了解了NER任务和基线模型Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现，这一章按解决问题的方法来划分，我们聊聊多任务学习，和对抗迁移学习是如何优化实体识别中边界模糊，垂直领域标注样本少等问题的。Github-DSXiangLi/ChineseNER中提供了bert_bilstm_crf_mtl多任务, 和bert_bilstm_crf_adv对抗迁移两个模型，支持任意NER+NER，CWS+NER的Joint Training。

03

【干货】NLP中的迁移学习教程来啦！（238页PPT下载）

经典的监督机器学习范式是基于对使用单个数据集的任务的单个预测模型的孤立学习。这种方法需要大量的训练示例，并且对于定义明确、范围狭窄的任务效果最好。迁移学习指的是一组方法，这些方法通过利用来自其他域或任务的数据来训练具有更好泛化特性的模型来扩展此方法。

02

覆盖40种语言：谷歌发布多语言、多任务NLP新基准XTREME

近日，来自 CMU、谷歌研究院和 DeepMind 的科学家们提出了覆盖四十种语言的大规模多语言多任务基准 XTREME，希望一举解决这个问题。

03

命名实体识别的深度学习综述

A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition

03

【综述】NLP领域迁移学习现状

在过去一年多的时间里，以预训练模型形式进行的迁移学习已经成为NLP领域的主流，许多任务的基准都因而得到极大地提升。然而事实上迁移学习在NLP中并不是最近才出现的。

02

NLP领域中的迁移学习现状

在过去一年多的时间里，以预训练模型形式进行的迁移学习已经成为NLP领域的主流，许多任务的基准都因而得到极大地提升。然而事实上迁移学习在NLP中并不是最近才出现的。

04

缺少训练样本怎么做实体识别？小样本下的NER解决方法汇总

本文带你走进命名实体识别（NER）任务，首先介绍了解决NER任务的经典模型结构，然后通过3篇顶会论文介绍当缺少训练样本的时候，如何解决NER任务。

03

nlp-with-transformers实战-01_transformers简介

2017年，谷歌的研究人员发表了一篇论文，提出了一种用于序列建模的新型神经网络架构。被称为Transformer的这一架构在机器翻译任务上的表现优于循环神经网络（RNN），在翻译质量和训练成本方面都是如此。

02

arXiv | ExT5：利用大规模有监督多任务学习来改进NLP模型的自监督预训练策略

本文介绍由Google Research和DeepMind合作发表于arXiv上的研究工作。尽管近年来多任务学习和迁移学习在自然语言处理（NLP）领域取得了成功，但很少有工作系统地研究在预训练期间扩大任务数量的效果。本文提出了一个由107个有监督NLP任务组成、跨越不同领域和任务族的庞大集合EXMIX（Extreme Mixture）。利用EXMIX，作者研究了迄今为止规模最大的多任务预训练的效果，并分析了常见任务族之间的协同训练迁移。分析表明，为多任务预训练手动策划一个理想的任务集并不简单，而且多任务扩展本身就能极大地改善模型。最后，作者提出了一个使用自监督C4和有监督EXMIX的多任务目标进行预训练的模型ExT5。广泛的实验表明，ExT5在SuperGLUE、GEM、Rainbow、Closed-Book QA任务和EXMIX以外的几个任务上都优于强大的T5基线，而且ExT5在预训练时也明显提高了采样效率。

01

【ACL 2021】四篇好文简读-专题1

Self-Alignment Pretraining for Biomedical Entity Representations

03

NLP大魔王 · BERT 全解读

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）来自谷歌人工智能语言研究人员发表的论文

02

自然语言处理中的预训练模型（下）

PTM 通常是基于大规模文本语料训练通用的语言表示，而缺乏领域特定的知识。通过外部知识库引入领域知识被证明可以提升模型结果。这些外部知识包括：语言知识、语义知识、常识知识、事实知识和其他领域特定的知识等。

03

论文赏析[AAAI18]面向序列建模的元多任务学习

面向序列建模的元多任务学习 - WeiYang Bloggodweiyang.com

03

命名实体识别 – Named-entity recognition | NER

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。

00

一键中文数据增强工具

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程公众号：datayx 使用：pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍一键中文数据增强工具，支持： 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除（内部细节：数字时间日期片段，内容不会删） 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字：研表究明，汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换（1 一壹 ①，2 二贰 ②）

02

八千字长文深度解读，迁移学习在强化学习中的应用及最新进展

机器学习技术在许多领域取得了重大成功，但是，许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时，大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模型。在许多实际应用中，重新收集所需的训练数据并重建模型的代价是非常昂贵的，在这种情况下，我们需要在任务域之间进行知识迁移 (Knowledge Transfer) 或迁移学习 (Transfer Learning)，避免高代价的数据标注工作。

01

【综述】八千字长文解读迁移学习在强化学习中的最新进展

机器学习技术在许多领域取得了重大成功，但是，许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时，大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模型。在许多实际应用中，重新收集所需的训练数据并重建模型的代价是非常昂贵的，在这种情况下，我们需要在任务域之间进行知识迁移 (Knowledge Transfer) 或迁移学习 (Transfer Learning)，避免高代价的数据标注工作。

02

重磅综述: 迁移学习在强化学习中的应用及最新进展

机器学习技术在许多领域取得了重大成功，但是，许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时，大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模型。在许多实际应用中，重新收集所需的训练数据并重建模型的代价是非常昂贵的，在这种情况下，我们需要在任务域之间进行知识迁移 (Knowledge Transfer) 或迁移学习 (Transfer Learning)，避免高代价的数据标注工作。

01

NAACL 2019自然语言处理亮点

【导读】NAACL是自然语言处理领域的顶会，今年NAACL于6月2日至7日于Minneapolis,MN 召开，本文梳理了NAACL2019的亮点。

03

博客 | 代码+论文+解析 | 7种常见的迁移学习

最近调研了不少迁移学习的工作，本文选取7种常见的迁移学习分享给大家。因为我感觉迁移学习在NLP领域的很多任务中有很大的利用价值，毕竟高质量的标注数据是很少的，而人工标注费时费力，而且质量不一定好。

03

深度迁移学习的综述！

近期随着大模型的爆发，深度学习受到广泛关注，并成功应用于许多实际应用中。深度学习算法从大量数据中学习高级特征，从而超越传统机器学习。

01

干货 | 上百个业务场景，语义匹配技术在携程智能客服中的应用

随着AI技术在各个领域的广泛应用，人机交互技术愈发成熟。包括电商、银行、电信等在内的很多领域开始建设智能客服的交互能力，为客人提供智能化自助服务，同时为客服人员的工作提供智能辅助。携程集团依靠强大的客服团队为国内外旅行者的出行提供了优质的服务保障，持续提升智能客服的交互能力，提高客服人员的生产效率显得尤为重要。

02

JMC | 药物发现中的迁移学习

药物发现工作中可用于训练计算模型的数据集通常很少。标记数据的稀疏可用性是人工智能辅助药物发现的主要障碍。解决该问题的一种方法是开发可以处理相对异构和稀缺数据的算法。迁移学习是一种机器学习方法，可以利用其他相关任务中现有的，可推广的知识来学习带有少量数据的单独任务。深度迁移学习是药物发现领域最常用的迁移学习模型。本文概述了迄今为止转移学习和药物发现的相关应用。此外，它为药物发现转移学习的未来发展提供了前景。

04

迁移学习在小样本问题解决中的实战技巧与最佳实践

迁移学习作为一种旨在利用已有知识解决新问题的机器学习技术，在面临小样本问题时展现出强大的适应力和有效性。本文将深入剖析迁移学习在小样本问题中的应用场景、核心策略、实战技巧，并通过Python代码示例详细展示如何在实际项目中运用迁移学习。同时，我们将探讨最佳实践和注意事项，以确保迁移学习在数据匮乏环境下的高效应用。

02

Chem. Commun. | 利用基于迁移学习策略的transformer 模型进行Heck反应预测

今天给大家介绍的是浙江工业大学智能制药研究院的段宏亮教授研究团队发表在Chemical Communications上的文章 "Heck reaction prediction using a transformer model based on a transfer learning strategy"。

05

今日 Paper | 3D门控递归融合；双注意力GAN；通用目标检测器；无监督域自适应等

论文名称：3D Gated Recurrent Fusion for Semantic Scene Completion

04

数据增强和迁移学习策略解决小数据集化学反应预测问题

今天给大家介绍的是浙江工业大学智能制药研究院的段宏亮教授研究团队发表在《Organic Chemistry Frontiers》上的一篇文章《Data　augmentation and transfer learning strategies for reaction prediction in low chemical data regimes》。

01

探索无监督域自适应，释放语言模型的力量：基于检索增强的情境学习实现知识迁移

在自然语言处理（NLP）领域，如何有效地进行无监督域自适应(Unsupervised Domain Adaptation, UDA) 一直是研究的热点和挑战。无监督域自适应的目标是在目标域无标签的情况下，将源域的知识迁移到目标域，以提高模型在新领域的泛化能力。近年来，随着大规模预训练语言模型的出现，情境学习（In-Context Learning）作为一种新兴的学习方法，已经在各种NLP任务中取得了显著的成果。然而，在实际应用场景中，我们经常面临一个问题：源领域的演示数据并不总是一目了然。这就导致了需要进行跨领域的上下文学习的问题。此外，LLMs在未知和陌生领域中仍然面临着一些挑战，尤其是在长尾知识方面。同时在无监督域自适应任务中，如何充分利用情境学习的优势进行知识迁移仍然是一个开放性问题。

01

NLP 自然语言处理的发展历程

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、理解和生成自然语言。自然语言处理的发展历程经历了多个阶段，从最早的基于规则的方法到后来的统计学习和深度学习方法。本文将深入探讨自然语言处理的发展历程，结合实例演示，并提供详细的代码解释，同时介绍数据处理的关键步骤。

01

命名实体识别工具，支持BertSoftmax、BertCrf、BertSpa，开箱即用

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程公众号：datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型，并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明：结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练，在test上评估得到的表现，没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT

03

入门 | 迁移学习在图像分类中的简单应用策略

选自Miguel Blog 作者：Miguel González-Fierro 机器之心编译参与：陈韵竹、刘晓坤迁移学习（Transfer Learning）预期将成为图像分类领域机器学习商业成就的下一驱动力。对深度网络的再利用正影响着学界和业界的走向。本文介绍了迁移学习的基本概念，以及使用迁移学习的策略。本文使用 PyTorch 代码在多个数据集中进行了实验。 GitHub 地址：https://github.com/miguelgfierro/sciblog_support/blob/master/

07

机器人强化迁移学习指南：架设模拟和现实的桥梁

近年来，强化学习（Reinforcement learning）在人工智能领域中表现出了显著的性能，例如基于原始像素的 Atari 游戏，连续复杂控制策略的学习，以及在围棋游戏 Go 中超越人类的表现等。

01

破解数据孤岛壁垒，三篇论文详细解读联邦学习

AI 科技评论按：香港科技大学讲席教授、微众银行首席人工智能官（CAIO）杨强教授是机器学习领域内活动积极的学者，也是大家非常熟悉的机器学习研究人员之一。

04

[机器学习|理论&实践] 深度解析迁移学习：知识的精妙转移

迁移学习，源于计算机视觉领域，旨在解决一个核心问题：在一个领域学到的知识能否迁移到另一个领域并产生积极的效果。这个概念的核心在于共享知识，即在源领域上学到的特征、表示，甚至模型参数，是否能够对目标领域的学习起到积极的作用。

03

小样本目标检测研究综述

【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！今天给大家带来一篇关于小样本目标检测的研究综述。本文从小样本目标检测任务和问题、学习策略、检测方法、数据集与实验等角度出发，对当前小样本目标检测的研究成果加以梳理和总结。希望这篇文章能对你有所帮助，让你在学习和应用AI技术的道路上更进一步！

03

CVPR 2018|Best paper: Taskonomy 学习笔记

Taskonomy通过量化不同视觉任务之间的关联、并利用这些关联最优化学习策略。（如果两视觉任务A,B之间具有关联性，那么我们在A中学习到的表达理应可以为解决任务B 提供有效的统计信息）

01

【深度学习】迁移学习理论与实践

在深度学习模型日益庞大的今天，并非所有人都能满足从头开始训练一个模型的软硬件条件，稀缺的数据和昂贵的计算资源都是我们需要面对的难题。迁移学习（Transfer Learning）可以帮助我们缓解在数据和计算资源上的尴尬。作为当前深度学习领域中最重要的方法论之一，迁移学习有着自己自身的理论依据和实际效果验证。

02

40种语言、9项推理任务，谷歌发布新的NLP基准测试XTREME

全世界约有6900种语言，但大多数并没有英语这种数据规模，这也导致大多数的NLP基准仅限于英文任务，这大大制约了自然语言处理的多语言发展。

01

【技术白皮书】第三章文本信息抽取模型介绍——实体抽取方法：NER模型（下）

新加坡科技设计大学的研究者2018年在论文《Chinese NER Using Lattice LSTM》中提出了新型中文命名实体地识别方法Lattice LSTM。

04

(now!)NLP发展到Transformer相关及改进模型

单词的先后顺序会影响句子的意思，RNN擅长捕捉序列关系，不过对于翻译来说，句子间的单词数量不是一一对应的。

02

论文研读-多目标优化中的多源选择迁移框架

[1]多元高斯分布的KL散度: https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/106797330

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭