論文の概要: A German Corpus for Fine-Grained Named Entity Recognition and Relation Extraction of Traffic and Industry Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03283v1
• Date: Tue, 7 Apr 2020 11:39:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 23:59:22.161531
• Title: A German Corpus for Fine-Grained Named Entity Recognition and Relation Extraction of Traffic and Industry Events
• Title（参考訳）: きめ細かい名前付きエンティティ認識のためのドイツのコーパスと交通・産業イベントの関連抽出
• Authors: Martin Schiersch, Veselina Mironova, Maximilian Schmitt, Philippe Thomas, Aleksandra Gabryszak, Leonhard Hennig
• Abstract要約: この研究は、微粒な地理的要素で注釈付けされたドイツ語文書のコーパスを記述する。 また、15の交通・産業関連n-aryリレーションシップやイベントもアノテートされている。 コーパスは、ニュースワイヤーのテキスト、Twitterメッセージ、ラジオ局、警察、鉄道会社からの交通報告で構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.08899104652265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring mobility- and industry-relevant events is important in areas such as personal travel planning and supply chain management, but extracting events pertaining to specific companies, transit routes and locations from heterogeneous, high-volume text streams remains a significant challenge. This work describes a corpus of German-language documents which has been annotated with fine-grained geo-entities, such as streets, stops and routes, as well as standard named entity types. It has also been annotated with a set of 15 traffic- and industry-related n-ary relations and events, such as accidents, traffic jams, acquisitions, and strikes. The corpus consists of newswire texts, Twitter messages, and traffic reports from radio stations, police and railway companies. It allows for training and evaluating both named entity recognition algorithms that aim for fine-grained typing of geo-entities, as well as n-ary relation extraction systems.
• Abstract（参考訳）: 個人旅行計画やサプライチェーン管理といった分野では,モビリティや産業関連イベントの監視が重要であるが,ヘテロジニアスなテキストストリームから特定の企業や交通路,ロケーションに関連するイベントを抽出することは,依然として大きな課題である。 本研究は、道路、停留所、ルートなどの細かな地理的要素と標準的な名称のエンティティタイプで注釈付けされたドイツ語文書のコーパスを記述する。 また、事故、交通渋滞、買収、ストライキなど15の交通・産業関連のn-ary関係や出来事も注釈されている。 コーパスはニュースワイヤーのテキスト、Twitterメッセージ、ラジオ局、警察、鉄道会社からの交通報告で構成されている。 ジオエンティティのきめ細かいタイピングを目的とした名前付きエンティティ認識アルゴリズムとn-ary関係抽出システムの両方のトレーニングと評価を可能にする。

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