[問題] NLP歸納文中人數

看板DataScience作者 (E S U M)時間1年前 (2022/06/30 04:13), 編輯推噓4(4推 0噓 6→)
留言10則, 5人參與, 1年前最新討論串1/1
如果在一段文字中，想使用NLP，得出在進行某項活動的人數，該怎麼做呢？ 例如 My father and I are driving down the highway. 答案: 2 I was walking my dog when I saw an ambulance passing by. 答案: 1 The snake is fighting the eagle. 答案: 0 (沒有“人類”) 簡單的NER似乎無法做這件事，因為"my father"或是"I"都不是named entity 目前我看到最成功的model，是 OpenAI的GPT-3 model，使用few-shot learning的方式， 可以得到非常不錯的準確率。但是想請問有沒有其他的做法，或請教這算是nlp的哪一個 分支，我可以有個方向研究。感謝～ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 68.132.89.21 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1656533613.A.59F.html
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06/30 08:32, 1年前 , 1F
question answering
06/30 08:32, 1F
推
07/02 06:28, 1年前 , 2F
Question Answer (extractive) 不太適合這種任務吧？
07/02 06:28, 2F
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07/02 06:28, 1年前 , 3F
感覺可以試試building a model on top of coreference res
07/02 06:28, 3F
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07/02 06:28, 1年前 , 4F
olution
07/02 06:28, 4F
推
07/02 06:34, 1年前 , 5F
有data的話，也可以先在Bert embeddings上加個prediction
07/02 06:34, 5F
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07/02 06:34, 1年前 , 6F
head來fine-tume一波試試XD
07/02 06:34, 6F
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07/04 22:17, 1年前 , 7F
感謝建議，我也覺得extractive question answering似乎無
07/04 22:17, 7F
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07/04 22:17, 1年前 , 8F
法。會試試看樓上的方法
07/04 22:17, 8F
推
07/14 16:02, 1年前 , 9F
或許可以參考coreference resolution?
07/14 16:02, 9F
推
07/22 02:19, 1年前 , 10F
coreference resolution, entity linking
07/22 02:19, 10F
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