論文の概要: Detecting Potential Topics In News Using BERT, CRF and Wikipedia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11402v2
- Date: Fri, 28 Feb 2020 18:44:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 14:59:33.508500
- Title: Detecting Potential Topics In News Using BERT, CRF and Wikipedia
- Title（参考訳）: BERT, CRF, Wikipedia を用いたニュースの潜在的な話題の検出
- Authors: Swapnil Ashok Jadhav
- Abstract要約: 我々は重要な情報を伝えるケースレスn-gramを検出しようとしている。
Modelはウィキペディアのタイトルデータ、プライベート英語ニュースコーパス、BERT-Multilingual事前学習モデル、Bi-GRU、CRFアーキテクチャを使って構築されている。
F1、特にリコールに関して、業界最高のFrair、Spacy、Stanford-caseless-NERと比較すると、有望な結果を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For a news content distribution platform like Dailyhunt, Named Entity
Recognition is a pivotal task for building better user recommendation and
notification algorithms. Apart from identifying names, locations, organisations
from the news for 13+ Indian languages and use them in algorithms, we also need
to identify n-grams which do not necessarily fit in the definition of
Named-Entity, yet they are important. For example, "me too movement", "beef
ban", "alwar mob lynching". In this exercise, given an English language text,
we are trying to detect case-less n-grams which convey important information
and can be used as topics and/or hashtags for a news. Model is built using
Wikipedia titles data, private English news corpus and BERT-Multilingual
pre-trained model, Bi-GRU and CRF architecture. It shows promising results when
compared with industry best Flair, Spacy and Stanford-caseless-NER in terms of
F1 and especially Recall.
- Abstract（参考訳）: Dailyhuntのようなニュースコンテンツ配信プラットフォームにとって、名前付きエンティティ認識は、より良いユーザーレコメンデーションと通知アルゴリズムを構築するための重要なタスクである。
13以上のインドの言語に関するニュースから名前、場所、組織を特定し、アルゴリズムで使用するのとは別に、名前付きエンティティの定義に必ずしも適合しないn-gramも識別する必要があります。
例えば "me too movement", "beef ban", "alwar mob lynching" などである。
この演習では、英語のテキストから重要な情報を伝達し、ニュースのトピックやハッシュタグとして使用できるケースレスn-gramを検出しようとしている。
Modelはウィキペディアのタイトルデータ、プライベート英語ニュースコーパス、BERT-Multilingual事前学習モデル、Bi-GRU、CRFアーキテクチャを使って構築されている。
F1、特にリコールに関して、業界最高のFrair、Spacy、Stanford-caseless-NERと比較すると、有望な結果を示している。
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