Cross-Domain NER using Cross-Domain Language Modeling论文阅读
NER模型的训练依赖于有标记的数据，有标记数据的质量会决定NER模型最终的表现。但很多领域的标记数据较少，成为了NER任务的瓶颈。现存的很多方法，都会充分利用源领域和目标领域的标记数据进行监督学习。然而这种方法的缺点就在于，目标领域必须要有标记数据才可以训练。而这篇文章使用跨领域的语言模型（cross-domain LM）作为跨域训练NER的桥连，并设计了一种新颖的参数生成网络。结果表明，该方法有
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