作者TheHeir (E S U M)
看板DataScience
標題[問題] NLP歸納文中人數
時間Thu Jun 30 04:13:31 2022
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～
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1F：→ red0210: question answering 06/30 08:32
2F：推 MADNUG: Question Answer (extractive) 不太適合這種任務吧？ 07/02 06:28
3F：→ MADNUG: 感覺可以試試building a model on top of coreference res 07/02 06:28
4F：→ MADNUG: olution 07/02 06:28
5F：推 MADNUG: 有data的話，也可以先在Bert embeddings上加個prediction 07/02 06:34
6F：→ MADNUG: head來fine-tume一波試試XD 07/02 06:34
7F：→ TheHeir: 感謝建議，我也覺得extractive question answering似乎無 07/04 22:17
8F：→ TheHeir: 法。會試試看樓上的方法 07/04 22:17
9F：推 Darkflame: 或許可以參考coreference resolution? 07/14 16:02
10F：推 CaptainH: coreference resolution, entity linking 07/22 02:19