SER如何标注other

[Kyo1234567]

大家好，我想请教一下，做ser标注时，是不是不需要识别的文本都要标注为other? 如果文字很多，需要识别的字段很少，就有大量的文本要标注为other，这样标注工作量是不是很大？

[GreatV]

在SER（Semantic Entity Recognition，语义实体识别）标注中，通常会将不需要识别的文本标注为other。这是因为模型需要知道哪些文本是不需要关注的，从而避免在预测时将无关文本误识别为目标类别。

1. 关于标注other的工作量

如果文本中需要识别的字段很少，而大部分文本都需要标注为other，确实会增加标注的工作量。然而，这是SER任务中的常见做法，因为模型需要通过other标签来学习区分哪些文本是不相关的。

2. 如何减少标注工作量

虽然标注other是必要的，但可以通过以下方式减少工作量：

• 自动化工具：使用自动化工具或脚本批量标注other，减少手动标注的工作量。
• 部分标注：如果某些文本明显不需要识别，可以只标注需要识别的字段，其余部分默认视为other。

3. 预测时忽略other

在预测时，模型可能会将一些不需要识别的文本误识别为目标类别。为了避免这种情况，可以采取以下措施：

• 后处理：在模型预测后，通过后处理步骤过滤掉被误识别为other的文本。
• 调整模型：通过增加训练数据或调整模型参数，提高模型对other类别的识别能力。

4. 参考讨论

在提供的讨论中，用户遇到了类似的问题，即模型在预测时将不需要识别的文本也标注为目标类别。解决方法是：

• 调整模型输出：在预测时，只输出需要的类别，忽略other类别的结果。
• 后处理过滤：在模型输出后，通过脚本或工具过滤掉不需要的类别。

总结

在SER标注中，确实需要将不需要识别的文本标注为other，尽管这会增加工作量。可以通过自动化工具和部分标注来减少工作量，并在预测时通过后处理或调整模型来忽略other类别的结果。

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