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CoNLL(Conference on Computational Natural Language Learning)是一个顶级会议，每年由SIGNLL（ACL的自然语言学习特别兴趣小组）组织。官网链接：https://www.conll.org/
Leveraging Expert Guided Adversarial Augmentation For Improving Generalization in Named Entity Recognition
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Low-Resource Named Entity Recognition Based on Multi-hop Dependency Trigger
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0+阅读 · 2021年9月15日
Dutch Named Entity Recognition and De-identification Methods for the Human Resource Domain
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0+阅读 · 2021年6月4日
Exploiting Global Contextual Information for Document-level Named Entity Recognition
Arxiv
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Syntax-Aware Graph-to-Graph Transformer for Semantic Role Labelling
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FLERT: Document-Level Features for Named Entity Recognition
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ÚFAL at MRP 2020: Permutation-invariant Semantic Parsing in PERIN
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Open-Domain Frame Semantic Parsing Using Transformers
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Linking Entities to Unseen Knowledge Bases with Arbitrary Schemas
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HUJI-KU at MRP~2020: Two Transition-based Neural Parsers
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Revealing the Myth of Higher-Order Inference in Coreference Resolution
Arxiv
0+阅读 · 2020年9月28日
Revealing the Myth of Higher-Order Inference in Coreference Resolution
Arxiv
0+阅读 · 2020年9月25日
Neural Mention Detection
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A Cluster Ranking Model for Full Anaphora Resolution
Arxiv
0+阅读 · 2020年6月22日
UDPipe at EvaLatin 2020: Contextualized Embeddings and Treebank Embeddings
Arxiv
0+阅读 · 2020年6月5日
参考链接
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