自然语言处理在文本信息抽取.自动审校.智能问答.情感分析等场景下都有非常多的实际应用需求,在人工智能领域里有极为广泛的应用场景.然而在实际工程应用中,最经常面临的挑战是我们往往很难有大量高质量的标注语料. “巧妇难为无米之炊”,在缺少语料的情况下,如何达到良好的NLP应用效果,是这些场景要落地所必须解决的问题.我们通常称其为“低资源问题”,或者称为“小样本学习”问题,本文从达观数据的实践经验出发,用命名实体识别(NER)任务为例,来介绍在小标注数据量下进行NLP处理的经验和方法,希望对大家有所启…