Fugu-MT 論文翻訳(概要): Integrating Boundary Assembling into a DNN Framework for Named Entity Recognition in Chinese Social Media Text

論文の概要: Integrating Boundary Assembling into a DNN Framework for Named Entity Recognition in Chinese Social Media Text

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11910v1
Date: Thu, 27 Feb 2020 04:29:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-28 08:41:56.960219
Title: Integrating Boundary Assembling into a DNN Framework for Named Entity Recognition in Chinese Social Media Text
Title（参考訳）: 中国のソーシャルメディアテキストにおける名前付きエンティティ認識のためのDNNフレームワークへの境界組立の統合
Authors: Zhaoheng Gong, Ping Chen, Jiang Zhou
Abstract要約: 中国語の単語境界もまたエンティティ境界であるため、中国語のテキストに対する名前付きエンティティ認識は単語境界検出の恩恵を受けることができる。本稿では,最先端の深層ニューラルネットワークモデルと境界組立手法を統合し,その更新された単語境界情報を名前付きエンティティ認識のための条件付きランダムフィールドモデルに組み込む。本手法は,従来の最先端結果よりも2%の絶対的な改善を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7239227834407735
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Named entity recognition is a challenging task in Natural Language Processing, especially for informal and noisy social media text. Chinese word boundaries are also entity boundaries, therefore, named entity recognition for Chinese text can benefit from word boundary detection, outputted by Chinese word segmentation. Yet Chinese word segmentation poses its own difficulty because it is influenced by several factors, e.g., segmentation criteria, employed algorithm, etc. Dealt improperly, it may generate a cascading failure to the quality of named entity recognition followed. In this paper we integrate a boundary assembling method with the state-of-the-art deep neural network model, and incorporate the updated word boundary information into a conditional random field model for named entity recognition. Our method shows a 2% absolute improvement over previous state-of-the-art results.
Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識は自然言語処理において特に非公式で騒がしいソーシャルメディアテキストにとって難しい課題である。中国語の単語境界もまたエンティティ境界であるため、中国語の単語分割によって出力される単語境界検出の恩恵を受けることができる。しかし、中国語のセグメンテーションは、セグメンテーション基準や採用アルゴリズムなど、いくつかの要因の影響を受けているため、独自の難題を呈している。不適切に、名前付きエンティティ認識の品質にカスケード障害が発生する可能性がある。本稿では,最先端の深層ニューラルネットワークモデルと境界組立手法を統合し,更新された単語境界情報を名前付きエンティティ認識のための条件付きランダムフィールドモデルに組み込む。本手法は,従来の結果よりも絶対値が2%向上することを示す。

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