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中文NER的SOTA：RICON

2022-08-10 00:55:00 【choose_c】

之前介绍过一些ner的新模型，包括TENER，W2NER，prompt-learning相关的ner方法，当然还有FLAT，LEBERT等模型，今天介绍的是NAACL2022的一篇中文NER的文章RICON。

TENER处理ner任务时用的是序列标注的方法，应对的是扁平的实体形式；而W2NER解决的包含了嵌套不连续实体形式的ner任务；而FLAT、LEBERT则是借助了外部词典从而获得了不错的性能；prompt-learning相关的方法则是适用于低资源场景下的ner任务，所以需要结合落地场景选择合适的ner方法就行。

本文介绍的论文为：Delving Deep into Regularity: A Simple but Effective Method for Chinese Named Entity Recognition

主要包含了两个模块：

规律感知模块 span表征用于实体类型的预测。
规律判断模块 span上下文表征判断是否是实体。