論文の概要、ライセンス

# (参考訳) オブジェクト検出スタイルにおける名前付きエンティティ認識 [全文訳有]

Named Entity Recognition in the Style of Object Detection ( http://arxiv.org/abs/2101.11122v1 )

ライセンス: CC BY 4.0
Bing Li(参考訳) 本研究では,ネストされたNERにおいて,名前付きエンティティ認識(NER)のための2段階の手法を提案する。 コンピュータビジョンにおける2段階オブジェクト検出のアイデアと、損失関数の構築方法からアイデアを借用した。 まず、地域提案ネットワークが地域候補を生成し、2段階モデルがエンティティを識別して分類し、最終的な予測を行う。 また、エンティティ性とエンティティタイプを同時に予測する第2段階トレーニングのための特別な損失関数も設計した。 このモデルは、事前訓練されたBERTエンコーダ上に構築され、BERTベースとBERT大モデルの両方を試した。 実験では,まずCoNLL2003 や OntoNotes 5.0 などの平らな NER タスクに適用し,シーケンシャルラベリング手法を用いて従来の NER モデルと同等の結果を得た。 次に、ネストした名前付きエンティティ認識タスクace2005とgeniaでモデルをテストし、それぞれ85.6$\%$と76.8$\%$のf1スコアを得た。 第2段階のトレーニングでは,ランダムに選択された領域の追加が精度向上に重要な役割を果たしていることがわかった。 また、将来の潜在的な改善のために、異なる状況下でモデルのパフォーマンスを評価するためにエラープロファイリングを行いました。

In this work, we propose a two-stage method for named entity recognition (NER), especially for nested NER. We borrowed the idea from the two-stage Object Detection in computer vision and the way how they construct the loss function. First, a region proposal network generates region candidates and then a second-stage model discriminates and classifies the entity and makes the final prediction. We also designed a special loss function for the second-stage training that predicts the entityness and entity type at the same time. The model is built on top of pretrained BERT encoders, and we tried both BERT base and BERT large models. For experiments, we first applied it to flat NER tasks such as CoNLL2003 and OntoNotes 5.0 and got comparable results with traditional NER models using sequence labeling methodology. We then tested the model on the nested named entity recognition task ACE2005 and Genia, and got F1 score of 85.6$\%$ and 76.8$\%$ respectively. In terms of the second-stage training, we found that adding extra randomly selected regions plays an important role in improving the precision. We also did error profiling to better evaluate the performance of the model in different circumstances for potential improvements in the future.
公開日: Tue, 26 Jan 2021 22:47:05 GMT

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翻訳結果

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英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Named Entity Recognition in the Style スタイルにおける名前付きエンティティ認識 0.80
of Object Detection Bing Li Microsoft 物体検出の Bing Li Microsoft 0.81
libi@microsoft.com libi@microsoft.com 0.78
1 2 0 2 n a J 6 2 ] L C . 1 2 0 2 n a j 6 2 ] l c である。 0.80
s c [ 1 v 2 2 1 1 1 . s c [ 1 v 2 2 1 1 1 1 。 0.82
1 0 1 2 : v i X r a 1 0 1 2 : v i X r a 0.85
Abstract two-stage method In propose this work, we a (NER), entity for named esperecognition borrowed idea the cially for nested NER. 抽象的2段階法 この研究を提案するために、ネストされたNERのシリアルな概念を借りた、名前付き認識のためのエンティティ(NER)を提案する。 0.56
We two-stage Object Detection from the in comhow puter vision and way they construct the proposal First, the a function. in comhow puter ビジョンから2段階のオブジェクト検出を行い,提案を最初に構築する方法である a 関数について述べる。 0.69
region loss generates network candidates region and then a second-stage model discriminates and classifies the entity and makes the final predicfuncloss We tion. 領域損失はネットワーク候補領域を生成し、第2のステージモデルがエンティティを識別し分類し、最後のpredicfuncloss we tionを生成する。 0.70
special also a designed training the for tion second-stage that preand entity type dicts the entityness at the same time. 特別はまた、エンティティタイプがエンティティネスを同時に指示するfor tionの第2段階のトレーニングも設計しました。 0.62
The model built on top of pretrained is tried both BERT base and we BERT encoders, experiments, BERT For and large models. トレーニング済みのBERTベースと、BERTエンコーダ、実験、BERT For、および大型モデルの両方上で構築されたモデルが試される。 0.58
we applied it to flat NER such as first tasks CoNLL2003 and OntoNotes 5.0 and comgot parable models with results NER traditional methodology. 我々は、最初のタスクCoNLL2003やOntoNotes 5.0などのフラットNERに適用し、結果NER伝統的な方法論で可読モデルをコンゴットしました。
訳抜け防止モード: 最初のタスク CoNLL2003 や OntoNotes 5.0 などのフラット NER に適用しました。 そして結果NERの従来の方法を用いるcomgotのparableモデル。
0.67
labeling sequence using We then tested the model on the nested named entity recognition task ACE2005 and Genia, and got F1 score of 85.6% and 76.8% respectively. 次に、名前付きエンティティ認識タスクACE2005とGeniaでモデルをテストし、それぞれ85.6%と76.8%のF1スコアを得た。 0.66
the second-stage training, we found In terms of selected randomly that regions adding extra role in improving the preciplays an important sion. 第2段階のトレーニングでは,前戯曲の改善に余分な役割を付加する領域を無作為に選択することを発見した。 0.68
We also did error profiling to better evalthe uate differperformance in ent improvements circumstances for future. また, 将来的な改善状況において, 評価精度を向上するために, エラープロファイリングを行った。 0.58
in the Introduction of potential 特集にあたって 可能性や 0.54
the model 1 (NER) is commonly recognition Named entity labeling job and has been sequence dealt with as a NLP tackled tasks. モデルは 1(ner)は一般にエンティティラベリングジョブと認識され、nlpタックルタスクとして処理される。
訳抜け防止モード: モデルは 1(NER)は、一般に名前付きエンティティラベリングジョブと認識される NLPタックルタスクとしてシーケンス処理されている。
0.74
successfully of one the most between obNER and the Inspired by similarity vision and the success ject detection in computer of natudetection methods, object two-stage it’s borrow some can we ideas ral to ask the question, from there and simply copy the success. obNERとInspiredの類似性ビジョンと、Natudetectionメソッドのコンピュータにおける成功点検出の最も大きな違いの1つとして、オブジェクト2段階は、そこから質問し、単に成功をコピーする、というアイデアを根本から借りることができます。 0.78
This work aims at pushing further our understanding in NER apapplying by and proach re- 本研究は、NER適用の理解をさらに深めることを目的としています。 0.59
object-detection-lik e two-stage a its evaluating effects precision, 物体検出のような2段階アセスメント効果の精度 0.74
in errors circum- types of で 誤り 周辺 種類は 0.62
in variant in variant 0.85
and different call stances. 違うのは スタンスを呼んで 0.52
obfollowing other many for prototype a As Faster R-CNN (Ren detection models, al., et ject illustrate a good two to how the 2015) is example a stage, stages work. A As Faster R-CNN (Ren detection model, al., et ject illustrate a good two to the the 2015)のプロトタイプの他の多くに従えば、ステージはうまくいく。 0.82
proposal first the region In network is responsible for generating candidate reand narrowimage input from the interest gions of ing down the search a more space of locations for complex and comprehensive investigation process. 提案 まず、ネットワーク内の領域は、複雑な総合的な調査プロセスのためのより広い場所を探索する関心ギオンから、候補リニューアルおよび狭画像入力を生成する責任がある。 0.78
is stage work by second the done then The regresclassification models, which sion at finer and look feature maps, further adjust the size and position is there tell whether and box bounding of an the a Admittedly type it belongs object and what to. ステージワークは2度目 完了後、regresclassification モデル(リンク)は、より細かいものとルック機能マップ(リンク)で、さらにサイズと位置を調整し、aが属するオブジェクトのボックスバウンディングとかどうかを判断する。 0.61
two-stage pipeline is often blamed for error propagation, however in the case of object detection it that. 2段階パイプラインは、しばしばエラーの伝播の責任を負うが、オブジェクト検出の場合、そうである。 0.76
than brings much more apparently in NER. NERにもっと多くのものをもたらす。 0.75
To the see We can easily analogy here find similar way, do NER in a first we candidate enbe likely more that of ranges to tokens are tities. ここで簡単に類似の方法を見つけることができます。最初の候補者のNERは、トークンの範囲がタイトである可能性が高くなります。 0.68
Second, we into each of them, scrutinize make a judgment if this is a true entity or not, and then do entity classification and also regresspace the though Even necessary. 第二に、我々はそれらそれぞれを分析し、これが真の実体であるか否かを精査し、それからエンティティ分類を行い、必要であるにもかかわらず再認識する。 0.66
if sion search significantly in 1-D NER problem is smaller than in a 2-D image, the benefits of a two-stage approach obvious. 1-D NER問題におけるイオン探索が2-D画像よりも小さい場合、2段階アプローチの利点は明らかである。 0.74
Firstly, with the better are still can components the of division focus two labor, differwhich on their specialized tasks are quite ent. 第一に、改善されたコンポーネントは、分割フォーカスの2つの労働、彼らの専門タスク上の違いは、かなり熱心です。
訳抜け防止モード: 第一に、betterは依然として、部門2の作業に集中できるコンポーネントです。 それぞれが専門的なタスクで大きく異なる。
0.67
More specifically, the region proposal part entity care takes and information context the of type, while entity of second signals regardless the part covers more on entity integrity and type characteristics. より具体的には、地域提案部分のエンティティケアはタイプの情報コンテキストを取り、部分に関係なく第2信号のエンティティはエンティティの整合性と型特性をもっとカバーする。 0.76
Secondly, since the region prediction part the stage, first by given been has the second information of can take the global of the model all the tokens in the region, instead of looking separately in sequence labeling. 第二に、第1に、ステージの領域予測部分から、第2の情報は、シーケンスラベリングで別々に見るのではなく、領域内のすべてのトークンをモデルのグローバルに取ることができる。 0.72
Although single as a information context encode can vector token also other as in BERT (Devlin et al., and sim2018) 情報コンテキストとして単一のエンコードはBERT (Devlin et al., and sim2018) のように他のベクトルトークンも可能である。 0.67
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
handled by can only predict 処理できるのは予測のみです 0.67
2018a; Yang et (Peters al., LMs ilar 2019; al., et al., Vaswani 2019b; al., et Liu et Radford 2017; releall view global having 2019a), al., et of a definitely an is vant tokens advantage and may provide more hints for the final decision. 2018a; Yang et (Peters al., LMs ilar 2019; al., et al., Vaswani 2019b; al., et Liu et Radford 2017; Releall view global having 2019a), al., et of a definitely an vant tokens advantage and may be provide more hints for the final decision. 2018a; Yang et (Peters al., LMs ilar 2019; al。 0.88
Thirdly, it since interpretability, better gets the model separates concepts of entityness (how likely this the mention is a qualified named entity) and entity classification, you get an interpretable probability beneanother Finally, prediction. 第三に、解釈可能性のため、モデルがエンティティ性の概念(この言及が修飾された名前付きエンティティである可能性)とエンティティ分類を分離する。
訳抜け防止モード: 第三に、解釈性があるため、モデルはエンティティ性の概念を分離する。 (この言及が適格名実体である可能性は?) エンティティの分類や 解釈可能な確率を賭けます。
0.79
for each entity fit of this method is that each entity prediction is independent, which makes it possible to be used in a nested entity recognition problem that can not approach, labeling sequence be easily each token. このメソッドのそれぞれのエンティティの適合性は、各エンティティ予測が独立しているため、アプローチできないネストされたエンティティ認識問題で使用することができ、シーケンスのラベル付けは簡単に各トークンになります。 0.76
label which one for This paper structured as follows. この用紙のラベルは次のように構成されています。 0.58
In Section 2 is two architecture, the model explain we including classification. 第2節は2つのアーキテクチャで、モデルが分類を含めて説明します。 0.63
and entity proposal region stages, Section 3 reviews the past in NER, related works especially region based NER that are most similar explains Section our work. そして、エンティティ提案地域段階、セクション3はNERの過去、特に類似している地域ベースのNERに関連する作品をレビューしています。 0.68
to protraining the 4 on detail flat cess in NER and evaluation results tasks. NERと評価結果のタスクで詳細フラットセッションで4を訓練すること。 0.69
Section 5 shows the training and evaluation on nested NER tasks. 第5節はネストしたnerタスクのトレーニングと評価を示す。 0.61
In Section 6 we evaluate the the model parts importance by of abdifferent of 7 we show the lation. 第6節では、7の差分によるモデル部分の重要性を評価し,その関係を示す。 0.75
And finally in Section error analysis of the new method and compared it with traditional the labeling methodology. そして最後に、新しいメソッドのセクションエラー分析で、従来のラベリング方法論と比較します。 0.79
sequence Model Design 2 for NER. NERのシーケンスモデル設計2。 0.72
In the We propose a two-stage method proposal an stage, prenetwork region first entity In the secentity suspected highly dicts regions. 本研究では,高独裁地域を疑うセセンシティにおいて,事前ネットワーク領域ファーストエンティティを段階的に提案する2段階の手法を提案する。 0.66
output candianother model ond stage, takes the dates, extracts more features and then makes a precandidate this diction whether qualified a is entity and what or not this type should be attached to Precision entity. output candianother model ond stage, take the date, extracts more features and then an precandidate this diction whether qualified a is entity and what or not this type should be attached to precision entity. (英語) 0.83
and recall would be evaluated end-to-end, traditional NER in the same manner as models. そしてリコールはモデルと同じ方法でエンドツーエンドの伝統的なNER評価されます。 0.64
Entity Region Proposal 2.1 similar simple model stage, we used a For the first predictBut sequence to labeling ones. Entity Region Proposal 2.1 同様のシンプルなモデルステージでは、最初の predictBut シーケンスをラベル付けに使用しました。 0.75
instead of (Ramshaw and Maring IOB-format labels entity (cid:104)Start(cid:1 05) (cid:104)End(cid:105 ) labels. 代わりに (Ramshaw and Maring IOB-format labels entity (cid:104)Start(cid:1 05) (cid:104)End(cid:105 ) ラベルを使う。 0.74
and we 1995), cus, predict layer another We appended linear the on top of hidden state outputs from the BERT model (Devlin et al., to predict the probability for a 2018), token to be (cid:104)Start(cid:1 05) and (cid:104)End(cid:105 ), we only consider the out and mask each word in token starting all trail- we 1995), cus, predict layer another we appended linear the on of hidden state outputs from the bert model (devlin et al., to predict the probability of a 2018), token to be (cid:104)start(cid:1 05) and (cid:104)end(cid:105 ), we appended linear the on of hidden state outputs from the bert model (devlin et al., to predict the probability of a 2018), token to be (cid:104)start(cid:1 05) and (cid:104)end(cid:105 ), we have the out and mask each word in token-
訳抜け防止モード: we 1995 ) cus, predict layer bert モデル (devlin et al ) からの隠れた状態出力の上に線形値を追加しました。 2018年の確率を予測するために)。 token to be (cid:104)start(cid:1 05 ) および (cid:104)end(cid:105 ) である。 そして、各単語をトークンでマスクし、すべての足跡をスタートする。
0.75
Figure 1: linRegion proposal network is made by adding a the BERT output. 図1: linRegion提案ネットワークはBERT出力を追加することで作成されます。 0.73
of prediction on ear layer top is end prediction, both of which use from the independent cross entropy loss over two classes. 耳層上部での予測はエンド予測であり、どちらも2つのクラスで独立したクロスエントロピー損失から使われる。 0.77
assign the end position, we For enafter immediate right the word first it the token the of to only tity. 終端位置を割り当て、その単語をすぐに右に並べると、最初にそのトークンをtityのみに割り当てる。 0.67
We predict the first token every word if the for of tokenizer outputs WordPieces or other subword tokens, and all other tokens will be masked (the mask is omitted from the diagram). for of tokenizerがワードピースまたは他のサブワードトークンを出力すると、単語毎に最初のトークンが予測され、他のすべてのトークンがマスクされる(マスクはダイアグラムから省略される)。 0.73
start The that word. スタート あらすじ その言葉 0.51
tokens within And we cross used ing classes for two over the The prediction. そして、予測の上の2つの使用済みingクラスを横断します。 0.68
entropy The Figure in demonstrated structure model 1. is high the first-stage model is recall and acof goal ceptable precision, so we could tilt the weights a little bit towards positive labels to favor betthe ter and the extracting After numbers. entropy 実証された構造モデルの図1.は高いです、第一段階モデルはリコールされ、acof目標許容精度、従って私達はbetthe terおよび抽出後数に好むために肯定的なラベルに重量を少し傾けることができます。
訳抜け防止モード: エントロピー 実証された構造モデル 1 の図は、最初のステージモデルがリコールされ、acof の目標許容精度が向上します。 少し重みを正のラベルに傾けることができました to favor the betthe ter and the extracting After numbers.
0.76
recall start end tokens, we then select pairs to form a complete region, with the simple rule that the length of the entity cannot exceed some limit. 開始終了トークンをリコールし、エンティティの長さが一定の制限を超えることができないという単純なルールで、完全な領域を形成するためにペアを選択します。 0.67
Admittedly, is we that here disadvantage an there apparent is discard longer candidates without even a But try. 必然的に、ここで不利な点は、Butを使わずにもっと長い候補者を捨てることである。 0.55
in fact, those longer ones only compose quite a get difficult very usually are and portion small to In anyway. 実際、それらの長いものは、非常に通常非常に困難になるだけで構成され、一部はInに小さいです。 0.65
right and practice we have used 6 12 different as the length limit for datasets and can easily cover 98%-99% of ground-truth entities. データセットの長さの制限として6 12の異なるものを使用し、地上トラスエンティティの98%-99%を簡単にカバーできます。 0.70
Entity Discrimination and Classification 2.2 using also is stage The second (Devlin BERT encoding the as et al., 2018) The secmodel. Entity Discrimination and Classification 2.2 using also is the second (Devlin BERT encoding the as et al., 2018) secmodel。
訳抜け防止モード: Entity Discrimination and Classification 2.2 using also is stage The second (英語) Devlin BERT encoding the as et al ., 2018 ) secmodel。
0.86
and discrimination tasks, two main ond has stage classification, which defines the two major components in our loss function, the entityness loss typloss. 識別タスクと 2つのメインオンドは 段階的分類を持ち 損失関数の 2つの主要な構成要素 実体性損失タイプミスを定義します 0.81
classification type the and to Contrary a detection model, ical object we don’t do regression for the bounding box. 分類型 検出モデルとは逆に、icalオブジェクトは境界ボックスの回帰を行わない。 0.53
The model will only tell if this range correct or not and if not, disis want we is reason One directly. モデルは、この範囲が正しいかどうか、そうでないかどうかのみを判断する。 0.53
card that it to as keep it as simple possible and another reason is that the problem is much easier than the 2-D object detection, and our proposals are usually accurate enough. もう1つの理由は、問題は2Dオブジェクト検出よりもはるかに簡単であり、私たちの提案は通常十分に正確であるということです。 0.78
Compared to the sequence labeling focuses more on aggregate feamethod, our model アグリゲート・フェアメソッドに注目したシーケンスラベリングと比較すると,我々のモデルでは 0.52
Bert[CLS]Tok 1Tok 2Tok 3Tok 4Tok 5Tok 6[SEP]OOEEEEOOCH1H2H3H4H5H 6H7LinearLinearLinea rLinearLinearLinearL inearLinear001000000 0000001StartEnd Bert[CLS]Tok 1Tok 2Tok 4Tok 5Tok 6[SEP]OOEEOOCH1H2H3H4H5H6H 6H7LinearLinearLinea rLinearLinearLinearL inear10000000000001S tartEnd 0.35
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Figure 2: model the exact 図2:正確にモデル化する 0.80
responsible is second-stage model The tasks The simultaneously. responsible is second-stage model タスクを同時に実行します。 0.71
trains with 4 only boundary the range, while two losses range. 列車の境界は4本、損失範囲は2本です。 0.63
re-examining the for and part entityness type tokens two the zoom into for と part の実体性型トークンを再検討する 2 つのズームイン 0.68
entity region proposals generated by the first classification all double across the 第1の分類によって生成されたエンティティ領域の提案 0.71
part takes boundary global to make 一部は境界を取る 世界規模で 0.57
view of a view (複数形 views) 0.36
The stage. tokens within check of the ステージ。 check (複数形 checks) 0.56
entity, which tures across all tokens spanning the can both from the max be layer seen in pooling components. これは、プールコンポーネントで見られる最大層から両方の缶にまたがるすべてのトークンを ture します。 0.60
classification and To entityness the make the model more sensitive to boundary errors, especially when coming across we long entities, added another loss and the end the start two losses, the boundaries are correct, if loss, which predict so the prediction won’t be dominated by the bulk that boundary. 分類と実体性 モデルがバウンダリエラーにもっと敏感になるように、特に長いエンティティに遭遇すると、別のロスを追加し、最後に2つの損失を発生させると、バウンダリが正しければ、そのバウンダリがバウンダリのバルクに支配されないように予測する。
訳抜け防止モード: 分類と実体性により、モデルは境界誤差により敏感になる。 特に私達の長い実体にまた別の損失を加えて そして スタート2の損失が終わると 境界線は正しい。 もし損失があったら 予測は、その境界線が支配していないように予測する。
0.79
attention part pay These but also to the start/end logits are also concatenated with the entito tyness score. 注意部分支払い これらに加えて、開始/終了ロジットも、エンテトティネススコアと連結される。 0.62
entityness the predict feature The function can be written as below: total loss N(cid:88) (cid:2)1 i)(cid:3) , L = α (Lstart + Lend) + βLentityness + Ltype Ls = − 1 i) log(1 − ps i) + (1 − 1 log(ps s s i N  (cid:88)  i=1 N(cid:88) end, entityness s = start, c∈classes i=1 that In Equation 1, α and β are hyperparameters boundary of the weights loss the the control and 0.5 entityness 1.0 and we total and as loss, used default values. 総損失 N(cid:88) (cid:2)1 i)(cid:3) , L = α (Lstart + Lend) + βLentity + Ltype Ls = − 1 i) log(1 − ps i) + (1 − 1 log(ps s i N ) (cid:88) , i=1 N(cid:88) end, entityness s = start, c∈classes i=1 that in Equation 1, α and β is hyperparameters boundary of the weights loss the control and 0.5 entityness 1.0 and we total and as loss, used default value。 0.86
In Equation 2-3, iterates through i to sample from be can sample each where N 1 (sentence, indexstart, indexend). Equation 2-3 では、n 1 (sentence, indexstart, indexend) のそれぞれで、サンプルからサンプルへ i を繰り返す。 0.78
tuple as seen a entity an sample the that is an indicator enis i 1 i 1c type belongs entity the if c. indicates to tity. サンプルの例のように、タプルは、インジケーター enis i 1 i 1c 型であり、c が tity を示す場合の実体である。 0.73
i for 1s enloss end loss, The i. idea Same and start tityness loss are all cross entropy loss over two i for 1s enloss end loss, the i. idea same and start tityness loss is all cross entropy loss over two 0.91
Ltype = − 1 N Ltype = − 1 N 0.85
log(pc i) entity i log(pc i) エンティティI 0.72
c 1 i (1) 1 (2) c1i (1) 1 (2) 0.79
(3) aponly classes. (3) アポリークラスだ 0.70
The type classification loss is ena true proposal matches the plied when region ignored and would tity, be otherwise. 型分類の損失は、 ena true 提案は、地域が無視され、 tity がそうでなければ、 plied にマッチする。 0.65
Figure 2. The model structure is illustrated in a model For the start and end loss, we used that two calculate multi-head dot products between the The boundary. 図2。 モデル構造はモデルで示される 開始と終了の損失に対して、2つのモデルを用いて The 境界間のマルチヘッドドット積を計算した。 0.77
the across tokens intuition is that it needs between the to catch the relation signal two sides. トークン間の直観は 関係信号の2つの側面を 捉えるのに必要なことです 0.77
After dot products we put an extra fully vector feature to layer connected to transform the classification. ドット プロダクトの後で私達は分類を変えるために接続される層に余分十分にベクトルの特徴を置きます。 0.61
the All heads logits of a two-class have independent weights. 2つのクラスの全てのヘッドロジットは独立した重みを持つ。 0.57
entityness the For and loss, classification type with separate we used the same architecture is a fully connected layer weights, that followed by a max pooling layer, and then another fully conuse to nected we And logits. 目的と損失の実体性 同じアーキテクチャを別々に使用した分類タイプは、完全に接続された層重みであり、その後に最大プール層が続き、ネクテッドされたWeAndロジットに完全に混乱する。 0.75
final get layer the after function activation ReLU each linear layer. final get layer 関数のアクティベーション後、各リニアレイヤーを RELU します。 0.76
The same as region proposal, we only consider the starting token in each word and mask out all trailthat word. リージョンの提案と同じで、各単語の開始トークンを考慮し、すべての後続単語をマスクアウトするだけです。 0.70
ing tokens within entityness the at inference, look we During probability first. エンティティネス内のトークン at推論は、確率の先を見てください。 0.56
Only if it’s above specified a the look threshold will we results classification at output and the most likely type. 上記の指定の場合のみ、ルックしきい値が出力時に分類され、最も可能性の高い型になります。 0.74
3 Related Work Named entity recognition (NER) lem in NLP. 3 NLPにおけるNER(Relationed Work Named entity Recognition)レム 0.79
The of NER is classic proba extract named NERとは? proba (複数形 probas) 0.52
goal is to Bert[CLS]Tok 1Tok 2Tok 3Tok 4Tok 5Tok 6[SEP]OOEEEEOOCH1H2H3H4H5H 6H7LinearLinearLinea rLinearMax PoolingLinearLinearL inearLinearMax PoolingLinearStart LogitsEnd LogitsLinear10Lossen titynessORGMISCPERLO CLossclassificationB ert[CLS]Tok 1Tok 2Tok 3Tok 4Tok 5Tok 6[SEP]OOEEEEOOCH1H2H3H4H5H 6H7LossstartLinearLi nearLinearLinearDotP roduct01LinearLinear LinearLinearLinearLi nearLinearLinearLine arDotProduct01Linear LinearLinearLinearLi nearLossendSame Bert ゴール ですから bert[cls]tok 1tok 3tok 4tok 5tok 6[sep]ooeeeeooch1h2h3h5h6h 7linearlinearlinearl inearlinearlinearlin earmax poolinglinearlinearl inearlinearlinearlin earlinearmax poolinglogitsend logitsend logitslinear10lossen titynessorgmiscperlo clossclassificationb ert[cls]tok 1tok 2tok 3tok 4tok 5tok 6[sep]ooeeeeooch1h2h3h5h6h 7lossstartlinearline arlinearlinearlinear linearlinearlinearli nearlinearlinearline arlinearlinearlinear linearlinearlinearli nearlinearlinearline arlinearrosendsame bert 0.48
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
entities these text be can and free from entities perexample for categories, several into classified location (LOC) and geo-political entity son (PER), by tackled (GPE). これらのテキストは、分類された場所(LOC)と地政学的実体の息子(PER)にタックル(GPE)によって、カテゴリごとにエンティティの例から自由になることができます。 0.58
Traditionally NER is sequence labeling method. 伝統的にNERはシーケンスラベリング法です。 0.56
dedifferent models are Many in (Lafsuch as CRFs veloped along this direction, 2001; et et ferty 2007), LSTM Sutton al., al., 2003), in in (Lample (Hammerton, LSTM-CRF et al., 2016) etc. dedifferent model are Many in (Lafsuch such CRFs veloped along this direction, 2001; et ferty 2007), LSTM Sutton al., al., 2003), in (Lample (Hammerton, LSTM-CRF et al., 2016)。 0.77
More recently, people start using as BERT large-scale (Desuch language models, al., 2018a). 最近では、bert large-scale(desuch language models, al., 2018a)として使われるようになった。 0.56
vlin and ELMo (Peters al., 2018) et et Nested named entity recognition takes the overconsideration into entities lapping (Kim between 2003). vlin and ELMo (Peters al., 2018) et et Nested named entity recognition は、エンティティラッピング(2003間のKim)への過剰な配慮を取ります。 0.76
easily by traal., done et cannot This be ditional that can only one sequence labeling in assign There have been one tag for each token. 簡単に traal., done et cannot これは1つのシーケンスラベリングのみを代入できるDitionalで、トークン毎に1つのタグがある。 0.71
this probmany different approaches proposed for branch the is important One lem. この確率的異なるアプローチは、分岐のために提案される重要なOne lemです。 0.62
region-based method and our work into can also be classified lever2009) and Manning, (Finkel this category. 領域ベースの手法と我々の研究は lever2009 と manning (finkel this category) にも分類できる。 0.74
trees subsequences parsing aged to extract as candidates (Xu et 2017; Sohrab and of entities. tree subsequences parse age to extract as candidate (xu et 2017; sohrab and of entities) の略。 0.78
al., Miwa, 2018) considers all subsequences of a senpaper recent candidates. al., miwa, 2018) はセンペーパーの最近の候補の全てのサブシーケンスを考察している。 0.60
A more tence (Lin as by locates developed et al., 2019b) a model that anchor word first searches for boundaries and then of the entity, with the assumption that nested enAnother work anchor words. よりテンス(Lin as finds et al., 2019b)は、まず単語をアンカーし、次にエンティティの境界を検索し、enAnother作業アンカーワードをネストすると仮定するモデルである。 0.69
different have tities et is (Zheng that is very close to ours done by al., 2019). have tities et は異なる (Zheng は al., 2019 によって達成された我々のものと非常に近い)。 0.78
In their paper they also proposed two a than different is Our method. 彼らの論文では、異なる2つの方法を提案した。 0.71
stage theirs work We from several perspectives. ステージの仕事 私たちはいくつかの視点から。 0.53
have an entityness prediction in the second stage like the objectness in object and thus we don’t completely detection, region. オブジェクト内のオブジェクト性のような第2段階のエンティティ性予測を持つため、完全な検出、領域はありません。 0.76
the to first the depend stage determine on our model And is built on BERT language model and finetunes all lower layers, while theirs is using LSTM plus pretrained word Anembedding. BERT言語モデルに基づいて構築され、すべての下位レイヤを微調整する一方で、LSTMと事前訓練された単語Anembeddingが使用されている。 0.70
trying to design more researches other branch of is tagging some expressive representative schemas, works done by (Lu and Roth, 2015; Katiyar are The 2018). より研究をデザインしようとする他の部門では、表現力のある代表的なスキーマをタグ付けしています(Lu and Roth, 2015; Katiyar is The 2018)。 0.74
and Lu, 2018; Wang and Cardie, curstate of (Li et al , 2019a), where they is the art rent as viewed the NER problem a question answernaturally ing problem and issue. 2018年の『Lu, 2018; Wang and Cardie, curstate of (Li et al , 2019a)』では、NERの問題は自然に問題と問題に答えるものであるとして、美術の賃貸地となっている。 0.65
solved the nested in both flat showed impressive power Their model and nested NER tests. 両方のフラットでネストされた問題を解決しました 印象的な力 彼らのモデルとネストされたNERテスト。 0.41
A major difference between our model and theirs predict a paring score for any start and end index pair, which makes the feature matrix and the computational complexity only 私たちのモデルとそれらのモデルの主な違いは、任意の開始と終了のインデックスペアに対するパーリングスコアを予測し、特徴行列と計算複雑性のみを生成する。
訳抜け防止モード: 私たちのモデルとそれらの大きな違いは、任意の開始と終了のインデックスペアのパーシングスコアを予測します。 特徴行列と計算の複雑さは
0.80
entityness issue. We 実体 問題だ 私たち 0.59
instead predict a 代わりに 予測 あ... 0.52
big is that they 大きい は あれ 彼らは 0.68
few candidates, very to duneed for don’t and we thus plicate training examples for multiple queries, time. 候補者は少ない don’tのために思い浮かぶのは、複数のクエリ、時間に関するトレーニングサンプルを重複させることです。 0.65
less takes much our training process The main we that work our of is contribution up relaand bring the a high-recall idea use to reselect to stage model low-precision tively first use and gions a more complicated model to predict the entityness and classification at the same time, with a global view tokens spanof the all ning our model Besides entity. トレーニングプロセスの時間が少なくなる 主な作業は、リレーディングへの貢献であり、低精度な第1のユースケースをステージモデルに再選択するための、ハイリコールのアイデアの使用と、エンティティと分類を同時に予測するためのより複雑なモデル、そして、すべてのモデルにまたがるグローバルなビュートークンをもたらすものです。 0.76
candidate that, the lightweight and more simpler is much than other similar models designed for nested NER tasks, and training both and inference run fast as the plain as Our labeling model. その候補として、軽量でよりシンプルなモデルは、ネストしたNERタスク用に設計された他の類似モデルよりもはるかにシンプルです。 0.58
sequence BERT core model layer plus a max architecture is nothing but a linear pooling layer, but gives pretty good performance, the ACE2005 especially dataset. sequence bert core model layer plus max architectureは、線形プーリング層にすぎないが、ace2005の特にデータセットのような優れたパフォーマンスを提供する。 0.81
on Flat NER Experiments 4 used we experiment, NER the For the flat Meulder, and (Sang 2003) CoNLL2003 OntoNotes 2013). on Flat NER Experiments 4 used we experiment, NER the For the Flat Meulder, and (Sang 2003) CoNLL2003 OntoNotes 2013)。 0.84
al., et and (Pradhan 5.0 dataset with CoNLL2003 an English four types is of named entities, namely Location, Organization, OntoNotes And and Miscellaneous. al., et and (Pradhan 5.0 dataset with CoNLL2003 では、英語の4つのタイプは、名前付きエンティティ(Location, Organization, OntoNotes And and Miscellaneous)である。 0.77
Person 5.0 is an from many English containing text sources and 18 types of named entity, First-Stage Training 4.1 prediction, For region we used the default trainTransHuggingFac e provided parameters ing by token classifica(Wolf al., 2019) formers for et tion task, i.e. person 5.0は、テキストソースと18種類の名前付きエンティティを含む多くの英語からのものです。第1段階のトレーニング 4.1予測 リージョンには、token classifica(wolf al., 2019)によるパラメータingを提供するデフォルトのtraintranshuggingfac eを使用しました。 0.77
AdamW optimizer with learning rate=5× 10−5, β1=0.9 and β2=0.999, hidden state finetuned We etc. AdamW Optimizationr with learning rate=5× 10−5, β1=0.9, β2=0.999, hidden state finetuned Weなど。 0.62
0.1 probability dropout both models BERT-large-cased and BERT-base-cased for 3 epochs with batch size of 64. また, BERT-large-casedとBERT-base-casedの両モデルとも, バッチサイズ64。 0.51
The regions with equal or less were selected length than 6 chose We stage. 同等以下の地域は、6より選択したWeステージが選択されました。 0.63
second for candidates as the the threshold 6 because most named entites are shorter than 6 (99.9% in CoNLL2003 and 99.2% type entity we Since 5.0). 2番目は、最も名前が付けられたエンケレートが6より短いためである(conll2003では99.9%、5.0以降は99.2%)。 0.60
OntoNotes in ignore precision first in the stage model, and recall the are based only on region proposals regardless of type. OntoNotesは、最初にステージモデルで精度を無視し、タイプに関係なく地域提案のみに基づいてリコールします。 0.73
We keep the model to be as simple as possiin the to get high recall ble because the only goal is stage. 唯一の目標がステージであることから、モデルがpossiin the high recall bleのようにシンプルなものに保ちます。 0.74
a default the OntoNotes 5.0 model, For first training a model with pretty low recall, only gave 89.6%, so we changed the weights in the cross enlittle a recall with raise tropy trade-off the to loss Therefore of precision. デフォルトのOntoNotes 5.0モデル。 まず、かなり低いリコールのモデルをトレーニングするために、89.6%しか与えなかったため、クロスエンゼルの重みを変更した。
訳抜け防止モード: デフォルトのオントノート5.0モデルは、まずかなり低いリコールでモデルをトレーニングする。 89.6パーセントしか与えなかったので、クロス・エンリトルの重量をトロイピー取引の増加とともに変更しました。
0.67
precision and recall were dataset including 正確さとリコールは を含むデータセット 0.65
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
CoNLL2003 Region Proposal BERT base BERT large OntoNotes BERT base BERT base BERT base BERT base CoNLL2003 Region Proposal BERT base BERT large OntoNotes BERT base BERT base BERT base 0.79
5.0 Region Proposal (weight (weight (weight (weight 地域提案(重量(重量))5.0 0.64
0.5:0.5) 0.3:0.7) 0.2:0.8) 0.1:0.9) 0.5:0.5) 0.3:0.7) 0.2:0.8) 0.1:0.9) 0.32
Dev Precision 71.3 71.4 Dev Precision 71.3 71.4 0.65
Dev Recall 98.0 98.0 Dev Recall 98.0 98.0 0.65
Test Precision 70.7 70.6 試験精度70.7 70.6 0.60
Test Recall 96.2 96.5 Test Recall 96.2 96.5 0.65
69.3 67.8 66.3 63.8 69.3 67.8 66.3 63.8 0.45
90.8 92.7 93.9 95.1 90.8 92.7 93.9 95.1 0.45
69.3 67.4 65.8 63.1 69.3 67.4 65.8 63.1 0.45
89.6 92.2 93.7 95.5 89.6 92.2 93.7 95.5 0.45
1: Table prediction are recall 1:表予測がリコールされる 0.77
Region Proposal Model Results. 地域提案モデルの結果。 0.83
recall and is correct as the region long as predicted matches the start sets. 予測された範囲がスタートセットと一致する限り、リコールし、正しい。 0.65
test dev and both reported for Dev Precision 95.1 96.1 test dev と both reports for Dev Precision 95.1 96.1 0.84
Dev Recall 95.1 95.4 Dev Recall 95.1 95.4 0.65
Dev F1 95.1 95.8 Dev F1 95.1 95.8 0.59
Precision CoNLL2003 BERT base BERT large OntoNotes BERT base BERT large 精度 CoNLL2003 BERT ベース BERT 大型 OntoNotes BERT ベース BERT 大型。 0.83
5.0 numbers and end 5.0 数字と終わり 0.67
region metrics are the of ground-truth 地域メトリクスは地道の指標です 0.68
regardless entity. of Region 実体に関係なく 地域 0.50
entity type. エンティティタイプ。 0.64
precision A and precision Aと 0.82
87.7 88.0 87.3 88.3 87.7 88.0 87.3 88.3 0.50
87.5 88.2 Test Precision 91.9 92.0 86.9 86.8 87.5 88.2 テスト精度91.9 92.0 86.9 86.8 0.51
Test Recall 91.7 91.6 テストリコール 91.7 91.6 0.61
86.5 87.3 Test F1 91.8 91.8 86.7 87.0 86.5 87.3 テストF1 91.8 86.7 87.0 0.55
Table 2: best model the 表2:最高のモデル。 0.79
Flat NER Results. 平らなNERの結果。 0.63
for each combination ですから 各組み合わせ 0.67
of dataset ですから データセット 0.58
and the size そして はあ? サイズ 0.62
of BERT encoder. BERTエンコーダです。 0.65
Standard NER precision and recall 標準NER精度とリコール 0.70
are reported here for both Dev and Test は 報告はここです 開発とテストの両方に。 0.62
sets. We only showed different weights at reported for OntoNotes. セット 見せたのは OntoNotesのレポートで異なるウェイト。 0.54
The found in Table 1. results training can be we the From see can that result, for and Meulder, CoNLL2003 and 2003), (Sang base p/r close models numbers, pretty large gave so we in the used BERT base following experiments. 表1.の結果トレーニングで見つかったのは、We the From can it result, for and Meulder, CoNLL2003 and 2003)である(Sang base p/r close model number, かなり大きい)。
訳抜け防止モード: 表1.の結果トレーニングで見つかったものは、その結果を見ることができます。 for and Meulder, CoNLL2003 and 2003 ) (Sang base p / r close model number, かなり大きかったので、実験の後に使用済みBERTベースで。
0.77
For OntoNotes dataset, we tried several different turned weights, and 0.4:0.6 weights that out it 0.3:0.7 both gave pretty good end-to-end results. OntoNotesのデータセットでは、いくつかの異なるウェイトを試し、0.4:0.6ウェイトで0.3:0.7という結果を得た。 0.62
Second-Stage Training 4.2 our differences few quite There a are between sequence traditional and training second-stage the trainour sense labeling NER training, in the that sequence level while region is ing laproposal on sentence beling level. 第2段階トレーニング 4.2 差はほとんどない 従来の訓練と第2段階の訓練の間に NER トレーニングをラベル付けし、そのシーケンスレベルにおいて、領域は文の折り曲げレベルにラプロポサルを付加する。 0.73
Each training examis on is now a ple combination of a sentence, a proposal start index and a proposal end index, and one sentraining emit multiple could tence And examples. 各トレーニング試験は、文、提案開始インデックス、提案終了インデックスのpleの組み合わせとなり、一方のセントレーニングエミッションは、テンスと例を複数生成する。 0.64
token labels, but labels dethe labels are no longer signed for our specific loss, specifying the start if if is index end the if correct, is index the correct, true entity, and corresponding region is to a at last what the entity type is if all the previous answers are positive. トークンラベルは、ラベルは、特定の損失に対して署名されなくなり、もしインデックスが正しい場合の開始を指定し、正しい真実体をインデックスし、対応する領域は、すべての前の回答が正の場合にエンティティタイプが何をしているかを最後に示します。 0.81
training samples are those reThe and we from the first model output proposals gion regions added more randomly selected negative to make it more robust, which out to be very turned important and will explained with more details be Finally we paragraphs. トレーニングサンプルはそれらのreTheであり、最初のモデル出力提案から私たちはそれをより堅牢にするためによりランダムに選択されたネガティブを追加しました。
訳抜け防止モード: トレーニングサンプルはreTheであり、私たちは最初のモデル出力提案から、よりランダムに選択された負のgion領域を追加しました。 より頑丈です これは非常に重要になっていて、さらに詳しく説明します。
0.68
in evaluated following the performance the model in end-to-end manner. パフォーマンスの後の評価では、モデルをエンドツーエンドで行う。 0.60
an and F1 score on CoNLL2003 and recall Precision, in Table 2. found can 5.0 be OntoNotes (Sang dataset CoNLL2003 and MeulFor the and the best F1 score we got with base der, 2003), 91.8, which both comparable is are large models reported the sequence lower lathan a but little (BERT-Tagger). アン また、conll2003のf1スコアとリコール精度は、表2にある5.0はオンノート(sang dataset conll2003とmeul for the and the best f1 score we got with base der, 2003)、91.8であり、どちらも大きなモデルである。
訳抜け防止モード: アン and f1 score on conll2003 and recall precision, in table 2 . found can 5.0 be ontonotes (sang dataset conll2003 and meulfor the. (英語) the best f1 score we got with base der, 2003)。 どちらもラタンaの塩基配列を報告した大型モデルである。 しかし、(bert - tagger )。
0.66
results We didn’t beling BERT hyperparamfinetuning on time too much spend is eters, it’s possible that there still room for the reason model. 結果BERTのハイパーパラミフィニチューニングに時間をかけすぎてもエターはあり得ませんが、まだ理由モデルに余地がある可能性があります。 0.58
Another possible could be our in time entity one predict only model for we a at between and consider the interaction entididn’t ties when there are multiple in one sentence. もう1つの可能性は、ある文に複数ある場合の相互作用の entididn't 関連性を考慮することで、a のモデルのみを予測できるインタイムエンティティである。 0.74
For the OntoNotes 5.0 dataset we got F1 score 87.0. OntoNotes 5.0データセットでは、F1スコア87.0を得た。 0.57
We numthe improve to few tricks p/r a tried The most effective ber. p/r 試行錯誤 最も効果的な ber の改善点をいくつか挙げる。 0.59
to add more ranone is domly selected regions as negative samples during the second stage. より多くのrunoneを加えることは第2段階の間に否定的なサンプルとして主に選ばれる地域です。 0.53
For each sentence, we generate range length has that random region one 6] [1, in existing candidates the that and doesn’t fall into or true We then labeled them as wrong entities. 各文に対して、範囲長を生成すると、そのランダムな領域が 1 6] [1, 既存の候補では、その領域に収まらず、偽のエンティティとしてラベル付けされます。 0.62
the fed and samples process together training into With more with other candidates. fedとサンプルは、他の候補者とのトレーニングをまとめます。 0.69
random negarobust when there tive samples, the model is more is a big gap between the train and test set distributions, especially when we have a very strong stagecould precision, which high one model with have distribution a strong sambias on the of negative ples. 動機のサンプルがあるとき無作為なnegarobustは、モデルですより多くの列車およびテスト セットの配分間の大きいギャップ、特に私達と高い1つのモデルに負のplesの強いsambias配分がある非常に強い段階型精密があるときです。 0.76
adding more negatives, we have almost By shown be which will score, F1 in 0.7% gain the with more details in the following ablation study 以下のアブレーション調査では、F1が0.7%、F1が0.7%、さらに詳細な結果が得られます。 0.69
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
et al., Model ARN (Lin 2019b) Boundary-aware Neural et (Zheng al., 2019) Merge-BERT (Fisher 2019) and Vlachos, Seq2seq-BERT (Strakov´a 2019) et al., Path-BERT (Shibuya and Hovy, 2019) BERT-MRC (Li 2019a) al., et Our Model BERT Base Model BERT Large Model など アル... Model ARN (Lin 2019b) Boundary-aware Neural et (Zheng al., 2019) Merge-BERT (Fisher 2019) and Vlachos, Seq2seq-BERT (Strakov ́a 2019) et al., Path-BERT (Shibuya and Hovy, 2019) BERT-MRC (Li 2019a) al., et Our Model BERT Base Model BERT Large Model 0.62
Precision(%) 75.8 75.880.1 77.81 85.18 76.6 77.4 Precision(%) 75.8 75.880.1 77.81 85.18 76.6 77.4 0.52
Genia Recall(%) 73.9 73.676.6 76.94 81.12 75.1 76.3 Genia Recall(%) 73.9 73.676.6 76.94 81.12 75.1 76.3 0.54
F1(%) 74.8 74.778.3 77.36 83.75 75.9 76.8 F1(%) 74.8 74.778.3 77.36 83.75 75.9 76.8 0.50
Precision(%) 76.282.7 83.5 83.83 87.16 82.8 85.2 Precision(%) 76.282.7 83.5 83.83 87.16 82.8 85.2 0.52
ACE2005 Recall(%) 73.682.1 85.2 84.87 86.59 84.9 85.9 ACE2005 Recall(%) 73.682.1 85.2 84.87 86.59 84.9 85.9 0.52
F1(%) 74.982.4 84.3 84.34 86.88 83.8 85.6 F1(%) 74.982.4 84.3 84.34 86.88 83.8 85.6 0.50
Table 3: Nested NER Results 表3:Nested NER結果。 0.81
on Genia Genia (複数形 Genias) 0.35
and ACE2005. 6. section into to an adding tried We take loss extra also regions those for error classification the account correct that were not predicted completely but have a large overlap with one of the true entities. ACE2005。 6. 追加試行へのセクション我々は、完全に予測されていないが、真の実体のいずれかと大きく重複しているアカウントの正しいエラー分類のための損失余分な地域を取る。 0.70
ground true the were They exactly matching not assigned region, therefore we a weight less than 1 (0.2 in our experiment). ground true the were they exactly matching not assigned region, so we a weight less than 1 (0.2 in our experiment)。 0.86
Intuitively, this solution classification training to adding more equivalent is didn’t However we significant data. 直感的には、より同等なデータを追加するためのこのソリューション分類トレーニングは、重要なデータではありませんでした。 0.55
see improvement after this change. この変化の後 改善を見てください 0.69
We also changexplored ing hyperparameters, for example the numbers of In the default second-stage model. デフォルトのセカンドステージモデルでは、例えば数値であるchangexplored ing hyperparametersもあります。 0.74
in the channels number dot of the settings we heads in prodset uct to be 32, and the of feature vector dimension in both entityness and classification to be 64. 設定のチャンネル番号ドットでは、prodset uct は 32 で、実体性および分類の両方における特徴ベクトル次元は 64 です。 0.67
We the model but numbers these double half tried or cases. 私たちは、この2倍の試行やケースを数えるモデルです。 0.64
More performance degraded in both details can be found in the next ablation study subsection 6. 両方の詳細で劣化したさらなる性能は、次のアブレーション研究サブセクション6で見ることができる。 0.64
Nested NER Experiments 5 two mainchose For nested NER experiments, we dataset (ChristoACE2005 datasets, stream the and 2006) Genia pher Maeda, and Walker The ACE2005 dataset dataset 2003). Nested NER Experiments 5 two mainchose NER experiment, we datasets (ChristoACE2005 datasets, stream the and 2006) Genia pher Maeda, Walker The ACE2005 dataset dataset 2003)。 0.78
(Kim et al., comparison, we For categories. (Kim et al., comparison, we For category) 0.78
entity contains 7 in procedure (Lu preprocessing follow the data and Roth, 2015; Wang and Lu, 2018; Katiyar and nw from bw, files keeping by 2018) Cardie, bn, and wl, and splitting these files randomly into train, dev and test sets by 8:1:1, respectively. エンティティは7つのinプロシージャ(lu pre processing follow the data and roth, 2018)、wangとlu、bwのkatiyarとnw、2018年までに保持されるファイル)、cardie、bn、wlを含み、これらのファイルをそれぞれ8:1:1でトレイン、開発、テストセットにランダムに分割する。 0.71
For the Genia dataset, again we use the same prepro2009; and Manning, cessing Lu (Finkel as and consider Roth, 2015) and we also 5 entity types cell - DNA, RNA, protein, and cell type. Geniaデータセットでは、再び同じprepro2009を使用しており、ManningではLu(FinkelはRoth、2015として考慮しています)を継承し、5つのエンティティタイプ(DNA、RNA、タンパク質、および細胞タイプ)も使用します。
訳抜け防止モード: Geniaデータセットでは、同じpro 2009 と Manning を使っています。 Lu (Finkel as and consider Roth, 2015) また、我々は、DNA、RNA、タンパク質、細胞型という5つの実体型細胞も持っている。
0.79
line Our training process for nested NER is basically our model section, as the previous same between and doesn’t differentiate flat nested ライン ネストされたNERのトレーニングプロセスは基本的にはモデルセクションで、前回と同じでフラットなネストを区別しません。 0.65
since and the simply treat all entity regions will same way in the overlapped. それ以来 はあ? 単に全ての実体領域を 扱うだけで 重なり合うのと同じです 0.52
are even if they the difConsidering increased distribution of entity ferent lengths, we the length limit for region candidates from 6 words to 12 for ACE2005 and 8 for Genia. たとえdifがエンティティフェレント長の分布を増大させたとしても、領域候補が6語から12語に、ACE2005が8語に制限される。 0.65
For the retop on trained we proposal model, gion of again BERT-base-cased for 3 epochs, and in the cross entropy loss we used weights 0.1:0.9. トレーニングモデルのリトップでは,3エポックに対して再びBERT-base-casedのギオンを提案し,クロスエントロピー損失では0.1:0.9の重みを用いた。 0.64
For the secand BERTboth BERT-base trained stage, we ond in Tareported are for large 10 results epochs, the ble 3. secand BERTboth BERT-baseトレーニングステージのために、我々はTareportedで大きな10結果のエポック、ble 3のためです。 0.67
With the BERT large model we got avan erage F1 score of 85.6 on ACE2005 and 76.8 on current as Genia. BERTの大型モデルではACE2005では85.6点、Geniaでは76.8点のアバンエラジF1点が得られた。
訳抜け防止モード: BERT大モデルではACE2005でAvan erage F1スコア85.6を得た。 76.8、現在のGenia 。
0.66
state-ofas not This the good is but result, the-art quite competitive, is and especially on ACE2005 dataset it’s better than all other models except the BERT-MRC model. state-ofas not これは良いことですが、結果、芸術はかなり競争力があり、特にACE2005データセットでは、BERT-MRCモデルを除くすべての他のモデルよりも優れています。 0.62
Entity Type DNA RNA cell line cell type protein Overall エンティティタイプ dna rna細胞系細胞型タンパク質全体 0.74
Test Precision 74.8 90.6 78.5 73.6 78.5 77.4 テスト精度 74.8 90.6 78.5 73.6 78.5 77.4 0.61
Test Recall 72.6 82.1 67.1 72.2 79.7 76.3 テストリコール 72.6 82.1 67.1 72.2 79.7 76.3 0.57
Table 4: Precision and Recall by Category. テーブル 4: カテゴリーによる精度とリコール。 0.80
(Genia) Entity Type (ジェニア) エンティティタイプ 0.63
PER LOC ORG GPE FAC VEH WEA Overall Per LOC ORG GPE FAC VEH WEA 全体 0.81
Test Precision 88.6 77.0 74.8 87.7 82.0 72.3 75.0 85.2 テスト精度 88.6 77.0 74.8 87.7 82.0 72.3 75.0 85.2 0.60
Test Recall 89.9 76.2 77.8 86.7 77.8 71.4 73.8 85.9 テストリコール 89.9 76.2 77.8 86.7 77.8 71.4 73.8 85.9 0.56
Table 5: Precision and Recall by Category. テーブル 5: カテゴリーによる精度とリコール。 0.80
(ACE2005) A detailed P/R analysis and are datasets ACE2005 Table 5. (ACE2005) 詳細なP/R分析とデータセットACE2005表5です。 0.85
by category in given カテゴリーによっては 0.73
for Genia and Table ジェニアとテーブル。 0.47
4 4 0.85
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Ablation Study 6 an did we In part, this ablation to study asfrom each contribution sess the the of component experiment, new model. アブレーション研究6. このアブレーションは, それぞれの貢献から, 成分実験, 新モデルを得るためのものである。 0.71
In the first removed we the start/end logits from the concatenated vecthe removed also and prediction entityness tor for from the start/end loss total loss, to if they are see helpful to resolve boundary errors. 最初の削除では、連結されたvectheからの開始/終了のロジットも削除され、開始/終了の損失総損失から境界エラーの解決に役立ちそうな場合のエンティティネスtorを予測する。 0.72
Then, we evalthe the max pooling layer over effects of uated the entity and used only the first token’s whole feature vector instead. 次に、エンティティの使用による最大プール層の評価を行い、代わりに最初のトークンの全特徴ベクトルのみを使用します。 0.74
In the experiments we following also tried random negative samples and removing channels using size the model reducing less or by entityness unit, start/end for dimensions the prediction and entity classification etc. 実験では、ランダムな負のサンプルも試し、モデルのサイズを用いてチャネルを除去し、実体度単位を減らし、予測や実体分類などの次元の開始/終了を行ないました。 0.67
The evaluation results on the CoNLL2003 test set is shown in Table 6. that see results, start/end the can we From the limited prediction only has effect for the final F1, but with closer look at the errors we found a more errors boundary prediction, start/end that with the samples) 149 dropped from (out of 5711 test to 127 while the type classification errors changed change loss start/end 230. from 222 The to did pattern the of errors and corrected some boundary mistakes. CoNLL2003テストセットの評価結果は表6で示され、結果を確認します。 start/end the can We from the limited prediction have effect for the final F1 but look we found the error found a more error boundary prediction, start/end that with the sample) 149 drop from (out of 5711 test to 127), the type classification errors changed change start/end 230. from 222 To did the pattern of error and corrected some boundary mistake。 0.79
Removing the max pooling layer brought an F1 drop greater than 1.0% and remov0.7% drop. 最大プーリング層を取り外すと、F1ドロップが1.0%以上になり、remov0.7%低下した。
訳抜け防止モード: 最大プール層除去 F1は1.0%以上減少し、0.7%低下した。
0.72
brought samples random negative ing the reducing After number of channels to half of the default, got a drop of 0.5% and when we cutting further, keeping only 25% channels, the model 65%, to fast pretty degraded performance indicating a strong underfit. サンプルをランダムに陰性にすることで、デフォルトのチャンネルの数が半分になった後、0.5%減少し、さらにカットすると、25%しかチャンネルを保持しないモデル65%が、かなり劣化したパフォーマンスを高速に保たれました。 0.71
7 Error Analysis ertype of To understanding what deeper a have erfurther rors we is model our making, did a result the ror compared profiling and also it with labeling model sequence standard of on based a from Object BERT. 7 Error Analysis ertype of Object BERT.7 Error Analysis ertype of Object BERT.7 Error Analysis ertype of erfurther rors have more of erfurther rors are making, was a ror comparison profiling, and it with labeling model sequence standard of based a based a from Object BERT。 0.69
Inspired by the methodology NER Detection We divided the errors research, correct is region (1) types: following into the the classification is wrong; but the type (2) one of the left/right boundaries of the region is wrong, but classification is correct; (3) one of the left/right the and is region the of boundaries claswrong, sification is also wrong; (4) over-triggering: the any overlap with predicted entity has no groundtruth entity; (5) under-triggering: true entity, for a the either no overlapping region is proposed or en(6) entity; predicts another tityness model type Inspired by the methodology NER Detection We divided the errors research, correct is region (1) types: following into the the classification is wrong; but the type (2) one of the left/right boundaries of the region is wrong, but classification is correct; (3) one of the left/right the and is region the of boundaries claswrong, sification is also wrong; (4) over-triggering: the any overlap with predicted entity has no groundtruth entity; (5) under-triggering: true entity, for a the either no overlapping region is proposed or en(6) entity; predicts another tityness model type 0.95
no setting Original start/end prediction Remove Remove max pooling random negatives Remove 50% channels Remove Remove 75% channels いや 初期開始/終了予測の設定 削除 削除 最大プールランダム 削除 50% チャンネルの削除 75% チャンネルの削除 0.74
Test P 91.9 90.4 90.0 90.6 91.2 65.0 テスト P 91.9 90.4 90.0 90.6 91.2 65.0 0.49
Test R 91.7 91.9 90.7 91.6 91.3 65.4 R 91.7 91.9 90.7 91.6 91.3 65.4のテスト 0.46
F1 91.8 91.7 90.4 91.1 91.3 65.2 F1 91.8 91.7 90.4 91.1 91.3 65.2 0.45
Table 6: All experiments are using the BERT base model and training with same the 表6: すべての実験はBERTベースモデルを使用しており、トレーニングは同じです。 0.73
using CoNLL2003 Dataset. CoNLL2003データセットを使用する。 0.57
set. Study P, R and F1 are セット 研究 P, R, F1 は 0.65
Ablation epochs. アブレーション時代。 0.56
reported on test that 報告 テスト中 あれ 0.71
are wrong of error boundaries the but is both true entities, least one of region has overlap with at that in the found this error of type evaluation we ignored plot. エラーバウンダリが間違っているが、どちらも真のエンティティであり、少なくとも1つのリージョンが、私たちがプロットを無視した型評価のこのエラーに重なり合っています。
訳抜け防止モード: エラー境界が間違っていますが、どちらも真の実体です。 少なくとも1つのリージョンは、見いだされた型評価のエラーで、プロットを無視しました。
0.65
pie the so we once, only occurs in it the composition displayed We the error for new two-stage model as well as a traditional sequence labeling in shown as side, by side BERT model Figure 3. pie the so we once, only happen it the composition displayed we the error for new two-stage model and an traditional sequence labeling in shown as side, by side bert model figure 3 (英語) 0.76
3: Figure Analysis. Error the divided We have entity to 5 classes, more details can be found in the recognition error traditional the text. 3: 図解析。 分割されたエラー 私たちは5つのクラスにエンティティを持っています、より多くの詳細は、テキストの伝統的な認識エラーで見つけることができます。
訳抜け防止モード: 3: 図解析。 エラー the divided we have entity to 5 class.”【イディオム・格言的】 より詳細な情報は、従来のテキストの認識エラーにある。
0.71
We profiled errors for labeling sequence and BERT model (the left two-stage model panel) also the panel), right this in proposed deeper a provide to (the paper of insight the composition of model errors. 我々は、ラベリングシーケンスとBERTモデル(左2段モデルパネル)のエラーをプロファイリングし、これに基づいて、より深い提供(モデルエラーの構成を洞察する論文)を提案しました。 0.71
We ran analysis on two models both trained and precision similar and from BERT-base having As we see, recall. トレーニングと精度の両方に類似した2つのモデルで分析を行い、BERTベースから見たように、リコールしました。 0.57
domithe both models can for nant the type error (region is correct). domithe 両方のモデルは、型エラー(リージョンは正しい)をナントすることができる。 0.71
We part is could consider using larger and more complicated room there since type prediction models lot of is a direction in that reading from the plot. 型予測モデルの多くは、プロットからの読み出しの方向にあるので、ここではもっと大きく、より複雑な部屋を考えることができます。 0.72
new The model made significantly less over-triggering errors, which means the precision of the entityness is prediction have two models good. 新たなモデルでは、過度なエラーが少ないため、エンティティ性の精度は2つのモデルで良好である。 0.82
simiAnd underlar single-boundary errors and amounts of triggering errors. simiAnd 単一境界エラーとトリガエラーの量を過小評価する。 0.69
Conclusion 8 this new two-stage model In paper, we proposed for named the ideas are coming from the inspiration of object detection in computer vision. 結論 8 この新しい2段階モデルの論文では、コンピュータビジョンにおける物体検出の着想から得られたアイデアを命名する提案を行った。 0.79
More specifically, with a recognition. より具体的には 認識だ 0.65
entity many entity たくさん 0.77
And of そして ですから 0.65
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
provide to first-stage model coarse a region prowe posals, rely on a second-stage model to preentity time. 領域proweポサールを粗い第1ステージモデルとし、第2ステージモデルからプリエンティティ時間に依存する。 0.70
same the at and dict types entityness in experiments sufficient Through both flat and that nested NER tasks, we found it has better peron and we nested NER, formance 85.6 got on F1 and F1 76.8 ACE2005 on Genia datase, dataset better than many more complicated models. 実験で同じ at 型と dict 型実体性 実験では、フラットでネストされた NER タスクの両方で、peron が優れていることが分かり、私たちは NER をネストし、formance 85.6 は、F1 と F1 76.8 ACE2005 を Genia データで取得しました。 0.63
On flat NER tasks, it’s still a few points behind the going are In SOTA results. 平らなNERタスクでは、まだ進行中のいくつかのポイントは、In SOTA結果です。 0.73
current future we the to improve the model further to see where is the real limit of two-stage region-based named entity recognition. 今後,このモデルをさらに改良し,二段階領域に基づく名前付きエンティティ認識の限界がどこにあるかを見極める。 0.78
Chang, Bert: for Chang, Bert: 0.69
Girshick, and real-time networks. Girshick、およびリアルタイムネットワーク。 0.87
2015. J. Sun. 2015. J。 太陽。 0.78
detection object arXiv preprint 検出対象 arXiv プリプリント 0.86
Jingfei Du, ManMike Levy, Lewis, Stoyanov. Jingfei Du, Man Mike Levy, Lewis, Stoyanov 0.77
2019b. pretraining BERT 2019年。 Pretraining BERT 0.74
arXiv preprint Yang, CarZihang Jaime V Quoc R Le. arXivプリプリントヤン、CarZihang Jaime V Quoc R Le。 0.80
Russ Xlnet: Generalized autoregressive pretraining language understanding. Russ Xlnet: 自己回帰事前学習言語理解の一般化。 0.68
5754– pages Kenton and Lee, Pre-training of deep language understandarXiv:1810 .04805. 5754ページ Kenton and Lee: Deep Language understandarXiv:1810 .04805の事前学習。 0.70
Yang, Dai, Yiming and Salakhutdinov, In NIPS, Yang, Dai, Yiming and Salakhutdinov, in NIPS, 0.85
References He, K. Ren, R. S. Towards Faster r-cnn: proposal with region arXiv:1506.01497, 2015. He, K. Ren, R. S. towardss Faster r-cnn: proposal with region arXiv:1506.01497, 2015 0.83
Ming-Wei Jacob Devlin, Kristina Toutanova. Ming-Wei Jacob Devlin, Kristina Toutanova 0.88
2018. bidirectional transformers ing. 2018. 双方向トランスフォーマーing 0.77
Zhilin bonell, 2019. for 5764. Zhilin bonell, 2019. 5764。 0.83
Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Chen, Danqi Joshi, dar Omer and Zettlemoyer, Luke Veselin optimized A Roberta: robustly CoRR, abs/1907.11692. Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Chen, Danqi Joshi, dar Omer and Zettlemoyer, Luke Veselin は A Roberta: robustly CoRR, abs/1907.11692 を最適化した。 0.89
approach. Parmar, Shazeer, Noam Ashish Vaswani, Niki Gomez, Aidan Uszkoreit, Llion Jones, N Ł Polosukhin. 近づいた Parmar, Shazeer, Noam Ashish Vaswani, Niki Gomez, Aidan Uszkoreit, Llion Jones, N ^ Polosukhin。 0.58
and Kaiser, Attention 2017. そして、seaser, attention 2017。 0.64
Illia In NIPS, pages 5998–6008. Illia in NIPS, page 5998–6008. 0.91
you need. David Alec Radford, Jeff Wu, Child, Luan, Dario Amodei, and Ilya Sutskever. 必要なんだ David Alec Radford, Jeff Wu, Child, Luan, Dario Amodei, Ilya Sutskever 0.70
2019a. Language models are unsupervised multitask learners. 2019年。 言語モデルは教師なしマルチタスク学習者である。 0.66
Text chunkLance Ramshaw and Mitch Marcus. テキストチャンク ランス・ラムショーとミッチ・マーカス。 0.45
1995. Prousing ing learning. 1995. ing学習を勧める。 0.77
ceedings of Third Workshop on Very Large Corpora, pages 82–94. 第3回超大型コーパス研究会, 82-94頁。 0.59
Andrew McCallum, John Lafferty, Pereira. Andrew McCallum、John Lafferty、Pereira。 0.73
2001. abilistic models segmenting quence data. 2001. 待ち行列データのセグメント化モデル。 0.65
Charles Sutton, Rohanimanesh. チャールズ・サットン、ロハニマネシュ。 0.55
fields: Factorized and segmenting Learning Research, 専門分野:因子化・分割学習研究。 0.74
and Andrew Khashayar 2007. random conditional probabilistic models for labeling Journal of Machine sequence 8(Mar):693–723. and andrew khashayar 2007 マシンシーケンス 8(mar):693–723 のラベル付けのための乱数条件確率モデル。 0.78
McCallum, Dynamic data. McCallum、動的データ。 0.79
Fernando fields: labeling フェルナンドフィールド:ラベリング 0.40
and random and Conditional for ランダムに 条件付き。 0.53
transformation-based transformation‐based 0.58
Jakob ukasz all is Jakob ukasz はすべてです。 0.76
CN Probse- CN Probse- 0.88
Rewon In recognition. architectures リウォン 内 認識 建築 0.59
Christopher Clark, Kenton クリストファー・クラーク ケントン 0.64
In Empirical Volume and Jun’ichi semantically anBioinformatics, 経験的ボリュームで Jun’ichiは意味論的なアンバイオインフォマティクスです。 0.50
Tjong Kim Introduction the Tjong Kimの紹介。 0.85
Finkel named on 2009 Language Processing: フィンケルは2009年の言語処理で名付けられた。 0.40
Sang to the Seventh of Learning, CoNLL HLT-NAACL 2003, June 1, 2003, pages SANG to the Seventh of Learning, CoNLL HLT-NAACL 2003, June 1, 2003, page 0.87
Iyyer, Matt and Luke contextualized word rep2018a. iyyer, matt and luke contextized word rep2018a。 0.82
Deep arXiv:1802.05365. arXiv preprint and Christopher D Manning. Deep arXiv:1801805365. arXiv preprintとChristopher D Manning。 0.88
entity Conference entity recognition Hammerton. エンティティ会議 実体認識ハマートン。 0.66
Named James 2003. 2003年 ジェームズ。 0.64
In Proceedings of the with long short-term memory. 長期の短期記憶を伴う手続きにおいて。 0.74
learning language at conference seventh on Natural HLT-NAACL 2003-Volume 4, pages 172–175. Natural HLT-NAACL 2003-Volume 4、ページ172-175のカンファレンス7で学習言語。 0.68
Association for Computational Linguistics. 計算言語学協会(Association for Computational Linguistics)。 0.50
Guillaume Lample, Miguel Ballesteros, Sandeep Subramanian, Kazuya Kawakami, and Chris Dyer. Guillaume Lample、Miguel Ballesteros、Sandeep Subramanian、Kawakami一也、Chris Dyer。 0.68
2016. entity Neural recognition. 2016年、ニューラル認知。 0.53
named arXiv preprint arXiv:1603.01360. arXiv プレプリント arXiv:1603.01360 0.72
Yuka J-D Kim, Tomoko Ohta, Tateisi, 2003. ユカJ-Dキム、太田智子、立井、2003。 0.58
Tsujii. Genia corpus—a bio-textmining. 辻井。 Genia corpus - バイオテクスチャマイニング。 0.52
for corpus notated 19(suppl 1):i180–i182. for corpus notated 19(suppl 1):i180–i182。 0.82
Matthew E Peters, Mark Neumann, Mohit Gardner, Lee, Zettlemoyer. Matthew E Peters、Mark Neumann、Mohit Gardner、Lee、Zettlemoyer。 0.78
resentations. 2009. Jenny Rose Proceedings Nested Methods in of the 1-Volume 1, Natural pages 141–150. 恨み。 2009. Jenny Rose Proceedings Nested Methods in the 1-Volume 1, Natural pages 141–150。 0.79
Association for Computational Linguistics. 計算言語学協会(Association for Computational Linguistics)。 0.50
and Meulder. そして、Meulder。 0.78
De Fien Erik F. shared conll-2003 2003. task: Language-independent named entity recognition. De Fien Erik F. shared conll-2003. task: Language-independent named entity recognition 0.82
In Natural Conference Proceedings on 2003, Held Language cooperin ation with Edmonton, Canada, May 31142–147. 2003年5月31日-147日にカナダのエドモントンで言語協力会議が開催された。 0.72
Sameer Pradhan, Alessandro Moschitti, Nianwen Xue, Tou Ng, Anders Bj¨orkelund, Olga Uryupina, Hwee Towards Yuchen roZhang, Zhong. Sameer Pradhan, Alessandro Moschitti, Nianwen Xue, Tou Ng, Anders Bj 'orkelund, Olga Uryupina, Hwee towardss Yuchen roZhang, Zhong 0.83
Zhi and ProIn bust linguistic using analysis ceedings Comon Seventeenth the of putational Natural Language pages 143– 152, Sofia, Bulgaria. Zhi and ProIn bust language using analysis ceedings Comon 17th of putational Natural Language pages 143–152, Sofia, ブルガリア。 0.77
Association for Computational Linguistics. 計算言語学協会(Association for Computational Linguistics)。 0.50
Julie Medero Christopher Walker, and Kazuaki Maeda. ジュリー・メデロ・クリストファー・ウォーカー、前田和明。 0.35
gual training corpus. グアル訓練コーパス。 0.48
Philadelphia 57. extracmention Roth. フィラデルフィア57 ロスの引き渡しだ 0.54
Lu Wei Dan and classification hypergraphs. Lu Wei Danと分類ハイパーグラフ。 0.79
and tion on EmpiriProceedings of the In in Natural Language Processing, pages cal Methods 857–867. and tion on EmpiriProceedings of the In in Natural Language Processing, page cal Methods 857–867。 0.88
Bailin Wang and Wei 2018. for overlapping hypergraphs arXiv preprint arXiv:1810.01817. named 2018. and Claire Cardie. Bailin WangとWei 2018. 重なり合うハイパーグラフ arXiv preprint arXiv:1810.01817. 2018 and Claire Cardie 0.90
Arzoo Katiyar Nested Proceedings of the recognition entity revisited. Arzoo Katiyar 認識エンティティのNested Proceedingsを再考した。 0.76
In 2018 Conference of the North American Chapter of the Association HuLinguistics: for Computational man Language Technologies, (Long Papers), pages 2018 conference of the north american chapter of the association hulinguistics: for computational man language technologies, (long papers) pages (英語) 0.79
Strassel Stephanie 2006. ストラッセル・ステファニー 2006 0.54
Ace 2005 multilinLinguistic Data Consortium, ace 2005 multilinlinguistic data consortium (英語) 0.71
2013. OntoNotes. 2013. OntoNotes。 0.81
Conference Learning, カンファレンス学習。 0.47
Joint mention Conference segmental recognition. 合同講演会 セグメント認識。 0.55
Neural mention 2015. with 2015 神経の言及 2015年現在。 0.71
861–871. Volume 861–871. 巻 0.56
1 for Lu. 1 ですから ル。 0.68
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Eduard H. Hovy. エドゥアルド・h・ホービー 0.45
via CoRR, Hajic. CORR経由で。 Hajic 0.61
through Nested sequence through ~ ネスト配列 0.63
Xianpei Yaojie Lin, Lu, Sun. Xianpei Yaojie Lin, Lu, Sun (英語) 0.85
Le and Han, Hongyu Sequence-to-nuggets: menentity Nested 2019b. Le and Han, Hongyu Sequence-to-nuggets: Menentity Nested 2019b 0.81
Protion networks. via detection anchor-region In Association of 57th Conference of ceedings the the for Computational Linguistics, ACL 2019, Florence, 28- August July 2, Italy, 2019, Volume 1: Long Papers, 5182–5192. 挑発ネットワーク。 detection anchor-region in association of 57th conference of ceedings the for computational linguistics, acl 2019, florence, 28– august 2, italy, 2019, volume 1: long papers, 5182–5192 (英語) 0.76
pages 2019. Shibuya Takashi and second-best named entity recognition abs/1909.02250. 2019年。 渋谷たかしと二等身元認識abs/1909.02250 0.58
learning and decoding. and 2019. 学習とデコード。 そして2019年。 0.69
Merge and Andreas Vlachos. 合併とアンドレアスVlachos。 0.62
Joseph Fisher label: A novel neural network architecture for nested of 57th Proceedings the Conference of NER. Joseph Fisher label: 第57回Proceedings the Conference of NERのネストのための新しいニューラルネットワークアーキテクチャ。 0.80
In the Association for Computational Linguistics, ACL July Italy, 2019, Florence, 2019, Vol2, 28- August Long Papers, ume 1: pages 5840–5850. Association for Computational Linguistics, ACL July Italy, 2019, Florence, 2019, Vol2, 28- August Long Papers, ume 1: Page 5840–5850 において。 0.96
Strakov´a, Jan Milan Jana Straka, 2019. and Neural architectures for NER nested linthe 57th Annual MeetIn Proceedings of earization. Strakov ́a, Jan Milan Jana Straka, 2019. and Neural Architectures for NER nested linthe 57th Annual MeetIn Proceedings of earization。 0.95
ing for Computational of Association the Linguistics, pages 5326–5331, Italy. 英語) Computational of Association the Linguistics, page 5326–5331, Italy。 0.85
Association Florence, for Computational Linguistics. Association Florence, for Computational Linguisticsの略。 0.82
Changmeng Jingyun Xu, Ho-fung Zheng, Yi Cai, Leung, A boundary-aware 2019. and Guandong Xu. Changmeng Jingyun Xu, Ho-fung Zheng, Yi Cai, Leung, A border-aware 2019, and Guandong Xu 0.92
for neural named model nested recognition. ネスト認識というニューラルモデルです 0.55
entity In Proceedings of the 2019 Conference on Empirical and Processing Language in Methods the Natural 9th on Natural Joint Conference International Language Processing (EMNLP-IJCNLP), pages 357– 366. en:entity in proceedings of the 2019 conference on empirical and processing language in methods the natural 9th on natural joint conference international language processing (emnlp-ijcnlp), pages 357–366。 0.85
Yuxian Meng, Jingrong Xiaoya Feng, Li, Han, and Li. Yuxian Meng, Jingrong Xiaoya Feng, Li, Han, Li 0.64
2019a. Fei Wu, Jiwei entity recognition. 2019年。 Fei Wu、Jiweiエンティティ認識。 0.69
framework for named preprint arXiv:1910.11476. 名前付きプレプリント arXiv:1910.11476 のフレームワーク。 0.57
Sedtawut WatcharawitJiang, Xu, Mingbin Hui and A local detection approach for named tayakul. Sedtawut WatcharawitJiang, Xu, Mingbin Hui and A local detection approach for named tayakul。 0.80
2017. Proentity recognition and mention ceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Long Papers), 1237–1247. 2017. 第55回計算言語学会学術集会(1237-1247年)の参加者の認識と言及。 0.67
pages volume 1, 2018. and Makoto Miwa. 第1巻、2018年、三輪誠。 0.38
Mohammad Golam Sohrab entity Deep model for named nested exhaustive 2018 Conference of In Proceedings the recognition. Mohammad Golam Sohrab entity Deep model for named nested exhaustive 2018 Conference of In Proceedings the recognition。 0.80
on ProLanguage Methods in Natural Empirical cessing, pages 2843–2849, Brussels, Belgium. On ProLanguage Methods in Natural Empirical cessing, page 2843–2849, Brussels, Belgium. (英語) 0.81
Association for Computational Linguistics. 計算言語学協会(Association for Computational Linguistics)。 0.50
Thomas Wolf, Julien Victor Chaumond, Clement Delangue, Anthony Moi, Pierric Cistac, Tim Rault, R’emi Louf, Morgan Funtowicz, Transand formers: processarXiv preprint arXiv:1910.03771. ing. Thomas Wolf, Julien Victor Chaumond, Clement Delangue, Anthony Moi, Pierric Cistac, Tim Rault, R’emi Louf, Morgan Funtowicz, Transand formers:processarXiv preprint arXiv:1910.03771. ing。 0.96
Qinghong A unified mrc arXiv Qinghong A unified mrc arXiv 0.85
In detection. (Volume 1: 検出中。 (第1巻) 0.63
Jamie 2019. 2019年ジェイミー。 0.71
State-of-the-art Brew. HuggingFace’s language 最新技術 醸造。 HuggingFaceの言語 0.49
natural Lysandre 自然 Lysandre 0.80
Debut, Sanh, デビュー。 やあ。 0.33
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