基于深度主动学习的命名实体识别 | 分享总结

众所周知，深度学习在多种实际应用中取得了突破，其背后的主要推动力来自于大数据、大模型及算法。在很多问题中，获取标注准确的大量数据需要很高的成本，这也往往限制了深度学习的应用。而主动学习通过对未标注的数据进行筛选，可以利用少量的标注数据取得较高的学习准确度。因此，深度学习中的主动学习方法也成为了研究的热点。以下是来自德州大学奥斯汀分校的在读博士沈彦尧，基于亚马逊实习项目延伸探

业界 2018年05月10日