Cross-Domain NER using Cross-Domain Language Modeling論文閱讀
NER模型的訓練依賴於有標記的數據，有標記數據的質量會決定NER模型最終的表現。但很多領域的標記數據較少，成爲了NER任務的瓶頸。現存的很多方法，都會充分利用源領域和目標領域的標記數據進行監督學習。然而這種方法的缺點就在於，目標領域必須要有標記數據纔可以訓練。而這篇文章使用跨領域的語言模型（cross-domain LM）作爲跨域訓練NER的橋連，並設計了一種新穎的參數生成網絡。結果表明，該方法有
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