基于MRC动态数据生成的命名实体识别方法

命名实体识别任务常常因训练数据类别不平衡，导致模型泛化能力较差。该文提出了一种新的机器阅读理解(Machine Reading Comprehension, MRC)模型框架，使其可以同时识别多个首尾索引以提取多个实体文段，并在此MRC模型基础上，针对数据不平衡问题，提出动态数据生成方法(Dynamic Data Generation method, DDG),使用MRC模型动态地生成用于训练和预测的数据，以辅助序列标注(Sequence Labeling)模型进行命名实体识别。该文分别在中英文数据集上进行了实验，并且在Weibo数据集上取得优于当前SOTA模型+1.93%F₁值的结果。