因果关系表示增强的跨领域命名实体识别

摘要： 跨领域命名实体识别在现实应用中，尤其在目标领域数据稀缺的小样本场景中具有重要价值。然而，现有方法主要是通过特征表示或模型参数共享实现的跨领域实体能力迁移，未充分考虑由于样本选择偏差而引起的虚假相关性问题。为了解决跨领域中的虚假相关性问题，提出一种因果关系表示增强的跨领域命名实体识别模型，将源域的语义特征表示与目标域的语义特征表示进行融合，生成一种增强的上下文语义特征表示。通过结... （共13页）