作者TheHeir (E S U M)
看板DataScience
标题[问题] NLP归纳文中人数
时间Thu Jun 30 04:13:31 2022
如果在一段文字中，想使用NLP，得出在进行某项活动的人数，该怎麽做呢？
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 (没有“人类”)
简单的NER似乎无法做这件事，因为"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，
可以得到非常不错的准确率。但是想请问有没有其他的做法，或请教这算是nlp的哪一个
分支，我可以有个方向研究。感谢～
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1F：→ red0210: question answering 06/30 08:32
2F：推 MADNUG: Question Answer (extractive) 不太适合这种任务吧？ 07/02 06:28
3F：→ MADNUG: 感觉可以试试building a model on top of coreference res 07/02 06:28
4F：→ MADNUG: olution 07/02 06:28
5F：推 MADNUG: 有data的话，也可以先在Bert embeddings上加个prediction 07/02 06:34
6F：→ MADNUG: head来fine-tume一波试试XD 07/02 06:34
7F：→ TheHeir: 感谢建议，我也觉得extractive question answering似乎无 07/04 22:17
8F：→ TheHeir: 法。会试试看楼上的方法 07/04 22:17
9F：推 Darkflame: 或许可以参考coreference resolution? 07/14 16:02
10F：推 CaptainH: coreference resolution, entity linking 07/22 02:19