論文の概要: Recognizing Chinese Judicial Named Entity using BiLSTM-CRF
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00464v1
- Date: Sun, 31 May 2020 08:13:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 12:24:50.071710
- Title: Recognizing Chinese Judicial Named Entity using BiLSTM-CRF
- Title（参考訳）: BiLSTM-CRFを用いた中国語の司法名認識
- Authors: Pin Tang, Pinli Yang, Yuang Shi, Yi Zhou, Feng Lin and Yan Wang
- Abstract要約: 双方向長短期メモリ(BiLSTM)と条件付きランダムフィールド(CRF)を組み合わせた深層学習に基づくBiLSTM-CRFを提案する。
提案手法を検証するため,中国ジャッジメントオンラインから取得した,通勤・仮釈放・仮サービス等の判定文書の実験を行った。
実験の結果, 0.876の精度, 0.856のリコール, F1のスコア0.855の精度が得られ, 提案したBiLSTM-CRFのAdamとの優位性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.676125626144142
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Named entity recognition (NER) plays an essential role in natural language
processing systems. Judicial NER is a fundamental component of judicial
information retrieval, entity relation extraction, and knowledge map building.
However, Chinese judicial NER remains to be more challenging due to the
characteristics of Chinese and high accuracy requirements in the judicial
filed. Thus, in this paper, we propose a deep learning-based method named
BiLSTM-CRF which consists of bi-directional long short-term memory (BiLSTM) and
conditional random fields (CRF). For further accuracy promotion, we propose to
use Adaptive moment estimation (Adam) for optimization of the model. To
validate our method, we perform experiments on judgment documents including
commutation, parole and temporary service outside prison, which is acquired
from China Judgments Online. Experimental results achieve the accuracy of
0.876, recall of 0.856 and F1 score of 0.855, which suggests the superiority of
the proposed BiLSTM-CRF with Adam optimizer.
- Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は自然言語処理システムにおいて重要な役割を果たす。
司法ナーは、司法情報検索、実体関係抽出、知識マップ構築の基本的な構成要素である。
しかし、中国の司法のナーは、裁判所に提出された中国の特性と高い精度の要求により、より困難なままである。
そこで本稿では,BiLSTM-CRF(Bi-directional long short-term memory)と条件付きランダムフィールド(CRF)を組み合わせた深層学習方式を提案する。
さらなる精度向上のために,モデル最適化に適応モーメント推定(Adam)を用いることを提案する。
提案手法を検証するため,中国ジャッジメントオンラインから取得した,通勤・仮釈放・仮サービス等の判定文書の実験を行った。
実験の結果, 0.876の精度, 0.856のリコール, F1のスコア0.855の精度が得られ, 提案したBiLSTM-CRFのAdamオプティマイザによる優位性が示唆された。
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