Investigación sobre el reconocimiento de entidades nombradas para la comprensión del lenguaje hablado utilizando el aprendizaje de transferencia adversarial
Autores: Guo, Yao; Li, Meng; Li, Yanling; Ge, Fengpei; Qi, Yaohui; Lin, Min
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Investigación sobre el reconocimiento de entidades nombradas para la comprensión del lenguaje hablado utilizando el aprendizaje de transferencia adversarial
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Método propuesto de aprendizaje por transferencia adversarial
Reconocimiento de entidades nombradas
Tareas de NER
Modelo BiLSTM-Attention-CRF
Extractor de características compartido
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, proponemos un método de aprendizaje por transferencia adversarial para resolver la falta de recursos de datos para tareas de reconocimiento de entidades nombradas (NER) en la comprensión del lenguaje hablado.
Descripción
En este documento, proponemos un método de aprendizaje por transferencia adversarial para resolver la falta de recursos de datos para tareas de reconocimiento de entidades nombradas (NER) en la comprensión del lenguaje hablado.