論文の概要: Self-attention-based BiGRU and capsule network for named entity recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00735v1
• Date: Thu, 30 Jan 2020 21:51:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 12:12:54.712662
• Title: Self-attention-based BiGRU and capsule network for named entity recognition
• Title（参考訳）: 名前付きエンティティ認識のためのセルフアテンションに基づくbigruとカプセルネットワーク
• Authors: Jianfeng Deng and Lianglun Cheng and Zhuowei Wang
• Abstract要約: NERのための自己注意型双方向ゲートリカレントユニット(BiGRU)とカプセルネットワーク(CapsNet)を提案する。 BiGRUはシーケンスコンテキストの特徴をキャプチャするために使用され、BiGRUの隠蔽層が捉えた情報に異なるフォーカスを与える自己認識機構が提案されている。 2つのデータセット上でモデルの認識性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8348489257164355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition(NER) is one of the tasks of natural language processing(NLP). In view of the problem that the traditional character representation ability is weak and the neural network method is unable to capture the important sequence information. An self-attention-based bidirectional gated recurrent unit(BiGRU) and capsule network(CapsNet) for NER is proposed. This model generates character vectors through bidirectional encoder representation of transformers(BERT) pre-trained model. BiGRU is used to capture sequence context features, and self-attention mechanism is proposed to give different focus on the information captured by hidden layer of BiGRU. Finally, we propose to use CapsNet for entity recognition. We evaluated the recognition performance of the model on two datasets. Experimental results show that the model has better performance without relying on external dictionary information.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は自然言語処理(NLP)のタスクの一つである。 従来の文字表現能力が弱く、ニューラルネットワーク手法では重要なシーケンス情報をキャプチャできないという問題を考慮している。 NERのための自己注意型双方向ゲートリカレントユニット(BiGRU)とカプセルネットワーク(CapsNet)を提案する。 このモデルは、変換器(BERT)事前学習モデルの双方向エンコーダ表現により文字ベクトルを生成する。 BiGRUはシーケンスコンテキストの特徴をキャプチャするために使用され、BiGRUの隠蔽層が捉えた情報に異なるフォーカスを与える自己認識機構が提案されている。 最後に、エンティティ認識にCapsNetを使うことを提案する。 モデルの認識性能を2つのデータセットで評価した。 実験の結果,モデルの性能は外部辞書情報に頼らずに向上した。

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