Fugu-MT 論文翻訳(概要): Research on multi-dimensional end-to-end phrase recognition algorithm based on background knowledge

論文の概要: Research on multi-dimensional end-to-end phrase recognition algorithm based on background knowledge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03860v1
Date: Wed, 8 Jul 2020 02:30:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-12 13:06:47.308296
Title: Research on multi-dimensional end-to-end phrase recognition algorithm based on background knowledge
Title（参考訳）: 背景知識に基づく多次元語句認識アルゴリズムに関する研究
Authors: Zheng Li, Gang Tu, Guang Liu, Zhi-Qiang Zhan, Yi-Jian Liu
Abstract要約: CPWDデータセットの実験では、背景知識を導入することにより、エンドツーエンドの手法の精度を1ポイント以上向上する。この手法はCCL 2018の競技に応用され、中国のユーモア型認識において第一位を獲得した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.020059842004492
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: At present, the deep end-to-end method based on supervised learning is used in entity recognition and dependency analysis. There are two problems in this method: firstly, background knowledge cannot be introduced; secondly, multi granularity and nested features of natural language cannot be recognized. In order to solve these problems, the annotation rules based on phrase window are proposed, and the corresponding multi-dimensional end-to-end phrase recognition algorithm is designed. This annotation rule divides sentences into seven types of nested phrases, and indicates the dependency between phrases. The algorithm can not only introduce background knowledge, recognize all kinds of nested phrases in sentences, but also recognize the dependency between phrases. The experimental results show that the annotation rule is easy to use and has no ambiguity; the matching algorithm is more consistent with the multi granularity and diversity characteristics of syntax than the traditional end-to-end algorithm. The experiment on CPWD dataset, by introducing background knowledge, the new algorithm improves the accuracy of the end-to-end method by more than one point. The corresponding method was applied to the CCL 2018 competition and won the first place in the task of Chinese humor type recognition.
Abstract（参考訳）: 現在、教師付き学習に基づくエンド・ツー・エンドの深層手法は、エンティティ認識と依存性分析に使われている。この手法には2つの問題がある: 第一に、背景知識は導入できない;第二に、自然言語の多粒度とネスト特徴は認識できない。これらの問題を解決するために、フレーズウィンドウに基づくアノテーションルールを提案し、それに対応する多次元の語句認識アルゴリズムを設計する。このアノテーション規則は、文を7種類のネスト句に分割し、句間の依存関係を示す。このアルゴリズムは、背景知識を導入するだけでなく、文中のあらゆる種類のネスト句を認識するだけでなく、句間の依存関係を認識する。実験の結果, アノテーションルールは使い易く, あいまいさがないことがわかった。マッチングアルゴリズムは, 従来のエンドツーエンドアルゴリズムよりも, 文法の多粒度や多様性特性に一貫性がある。 CPWDデータセットの実験では、背景知識を導入することにより、エンドツーエンドの手法の精度を1ポイント以上向上する。この手法はCCL 2018の競技に応用され、中国のユーモア型認識において第一位を獲得した。

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