論文の概要: A Corpus Study and Annotation Schema for Named Entity Recognition and Relation Extraction of Business Products

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03287v1
• Date: Tue, 7 Apr 2020 11:45:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 23:59:04.664276
• Title: A Corpus Study and Annotation Schema for Named Entity Recognition and Relation Extraction of Business Products
• Title（参考訳）: 企業製品の名前付きエンティティ認識と関係抽出のためのコーパススタディとアノテーションスキーマ
• Authors: Saskia Sch\"on, Veselina Mironova, Aleksandra Gabryszak, Leonhard Hennig
• Abstract要約: 製品エンティティのアノテーションと企業-製品関係の言及のためのコーパススタディ、アノテーションスキーマおよび関連ガイドラインを提示する。 積の言及はしばしば名詞句として認識されるが、境界の曖昧さのため、その正確な範囲を定義することは困難である。 提案ガイドラインに準じて,英文Webおよびソーシャルメディア文書の事前コーパスを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.26059718611914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recognizing non-standard entity types and relations, such as B2B products, product classes and their producers, in news and forum texts is important in application areas such as supply chain monitoring and market research. However, there is a decided lack of annotated corpora and annotation guidelines in this domain. In this work, we present a corpus study, an annotation schema and associated guidelines, for the annotation of product entity and company-product relation mentions. We find that although product mentions are often realized as noun phrases, defining their exact extent is difficult due to high boundary ambiguity and the broad syntactic and semantic variety of their surface realizations. We also describe our ongoing annotation effort, and present a preliminary corpus of English web and social media documents annotated according to the proposed guidelines.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーンモニタリングや市場調査などの応用分野において,B2B製品や製品クラス,生産者などの非標準エンティティタイプや関係をニュースやフォーラムテキストで認識することが重要である。 しかし、このドメインには注釈付きコーパスとアノテーションガイドラインの欠如が決定されている。 本稿では,製品エンティティのアノテーションと企業と製品の関係について述べるコーパススタディ,アノテーションスキーマおよび関連するガイドラインを提案する。 積の言及はしばしば名詞句として認識されるが、境界のあいまいさとそれらの表面実現の広範な構文的・意味的多様性により、その正確な範囲を定義することは困難である。 また,現在進行中のアノテーションの取り組みについて述べるとともに,提案ガイドラインに従って注釈付き英語Webおよびソーシャルメディア文書の予備コーパスを提示する。

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