@inproceedings{xu-etal-2025-ji-yu,
    title = "基于证据理论和局部语义区分的嵌套命名实体识别",
    author = "Xu, Bobo  and
      Ye, Na  and
      Jiang, Mingchong",
    editor = "Sun, Maosong  and
      Duan, Peiyong  and
      Liu, Zhiyuan  and
      Xu, Ruifeng  and
      Sun, Weiwei",
    booktitle = "Proceedings of the 24th {C}hina National Conference on Computational Linguistics ({CCL} 2025)",
    month = aug,
    year = "2025",
    address = "Jinan, China",
    publisher = "Chinese Information Processing Society of China",
    url = "https://preview.aclanthology.org/ingest-ccl/2025.ccl-1.29/",
    pages = "390--401",
    abstract = "``嵌套命名实体识别(NER)是自然语言处理中一个基本任务,其目的是通过计算机辅助技术识别并提取嵌套实体及其对应语义类型。目前嵌套命名实体识别的主流研究方法是基于跨度的方法,该方法将实体识别视为一个跨度分类任务,可以有效地处理嵌套实体。然而,基于跨度的嵌套命名实体识别方法无法准确区分相似实体之间的细微语义区别。并且通过枚举的方式会产生大量噪声跨度,影响模型性能。针对上述问题,本文提出一种方法,既能够量化模型预测的不确定性,通过不确定性辅助模型的推理,降低噪声跨度对模型性能的影响,还能通过局部语义区分模块区分出实体间的语义区别。具体来说,针对噪声跨度对模型性能产生影响的问题,本文设计了一种不确定度引导的KNN辅助决策机制,用于在不确定性较高时对预测结果进行校正。此外,针对嵌套命名实体识别模型对实体边界模糊与语义重叠问题的识别能力不足,利用局部语义区分模块,通过建模当前跨度与邻域跨度的表示差异,引导模型关注细粒度语义差异,从而提升嵌套实体的识别准确性。该方法在GENIA 英文数据集和自建中文嵌套数据集上分别取得了81.27{\%}和82.26{\%}的F1 值,对比基线模型分别提升了0.52{\%}和1.48{\%}的F1值,验证了它对嵌套命名实体识别任务的有效性。''"
}