Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Effective Transition-based Model for Discontinuous NER

論文の概要: An Effective Transition-based Model for Discontinuous NER

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13454v1
Date: Tue, 28 Apr 2020 12:19:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-08 23:00:09.089699
Title: An Effective Transition-based Model for Discontinuous NER
Title（参考訳）: 不連続NERの効率的な遷移モデル
Authors: Xiang Dai and Sarvnaz Karimi and Ben Hachey and Cecile Paris
Abstract要約: 非連続NERのための汎用的ニューラルエンコーディングを用いた単純かつ効果的な遷移ベースモデルを提案する。連続的な言及の精度を犠牲にすることなく,不連続な言及を効果的に認識できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.21146856681127
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Unlike widely used Named Entity Recognition (NER) data sets in generic domains, biomedical NER data sets often contain mentions consisting of discontinuous spans. Conventional sequence tagging techniques encode Markov assumptions that are efficient but preclude recovery of these mentions. We propose a simple, effective transition-based model with generic neural encoding for discontinuous NER. Through extensive experiments on three biomedical data sets, we show that our model can effectively recognize discontinuous mentions without sacrificing the accuracy on continuous mentions.
Abstract（参考訳）: 一般的なドメインで広く使われている名前付きエンティティ認識(NER)データセットとは異なり、バイオメディカルNERデータセットは不連続なスパンからなる参照を含むことが多い。マルコフの仮定を符号化する従来のシーケンスタグ技術は効率的だがこれらの言及の回復を妨げている。非連続NERのための汎用ニューラルネットワークを用いた単純かつ効果的な遷移モデルを提案する。 3つのバイオメディカルデータセットに関する広範な実験により、連続的な言及の精度を犠牲にすることなく、不連続な言及を効果的に認識できることを示す。

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