SEDA：自己適応型データ拡張による、非連続NERモデルの強化

この論文は、グリッドベースの非連続Named Entity Recognition (NER)モデルを改善するために特別に設計された、新しいデータ拡張技術SEDAを紹介しています。 このターゲットを絞ったアプローチは、複雑なNERタスクにおける大幅なパフォーマンス向上につながる可能性があります。

• •SEDAは、非連続NERのための新しいデータ拡張手法です。
• •グリッドベースのNERモデルを強化するように設計されています。
• •このアプローチはエンティティ中心であり、エンティティ認識の精度向上に焦点を当てていることを示唆しています。