引导式测验 · 中等 等级
命名实体记录。测验
检查 NER 模式、令牌标签、跨度边界和偏移量，同时保持实体识别与身份链接和经过验证的事实不同。
问题 1 的 8
在标注语料库之前，团队应该定义什么？
预览每个问题8 问题
当您参加测验时，就会出现答案和解释。
- 在标注语料库之前，团队应该定义什么？
- 实体类别和跨度边界规则
- 模型供应商的定价计划
- 每个文件中的页数
- 每个人的传记列表
- 为什么在一个数据集中，“Northstar Research Labs”可能会包含“Labs”？
- 所有后缀总是被排除在外
- 标注规则定义了组织后缀是否属于跨度的一部分
- NER 决定公司所有权
- 分词使得边界变得无关紧要
- 当将标记对齐到子词标记时，什么需要特别注意？
- 将每个标记翻译成新语言
- 用摘要替换偏移量
- 将标签映射回原始文本跨度
- 将所有子词视为独立的人
- 为什么为提取的实体保留字符偏移量？
- 系统可以推断出一个人的身份
- 偏移量会自动提供丢失的上下文
- 它们将 NER 转化为情感分析
- 应用程序可以高亮显示精确的源跨度
- 哪个评估检查对 NER 很重要？
- 仅检查名称是否出现在某处
- 评估实体边界和实体类型
- 仅测量平均句子长度
- 计算模型参数
- 识别器将“Jordan”标记为人名。要将其链接到特定的现实世界记录，需要什么？
- 更长的 NER 标签
- 另一个标点符号
- 使用额外证据进行独立的实体链接
- 同一个分类器运行两次
- 系统返回“Northstar”，但标注的组织跨度是“Northstar Research Labs”。这可能是哪种类型的错误？
- 即使类型正确，也是跨度边界错误
- 实体链接成功的证明
- 情感分类错误
- 源文档的变化
- 为什么高平均 NER 性能对于脱敏来说是不够的？
- 脱敏不使用提取的跨度
- 每个 NER 标签都隐藏了整个文档
- 偏移量防止遗漏
- 尽管平均分很高，但被遗漏的敏感名称仍可能可见