論文の概要: SLK-NER: Exploiting Second-order Lexicon Knowledge for Chinese NER
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08416v1
- Date: Thu, 16 Jul 2020 15:53:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 23:07:20.308390
- Title: SLK-NER: Exploiting Second-order Lexicon Knowledge for Chinese NER
- Title（参考訳）: SLK-NER:中国NERの2次辞書知識の展開
- Authors: Dou Hu and Lingwei Wei
- Abstract要約: 文中の各文字の2次語彙知識(SLK)に関する新たな知見を提示し,より語彙的な単語情報を提供する。
提案モデルは,グローバルコンテキストの助けを借りて,より識別可能な語彙情報を利用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.122270502556374
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although character-based models using lexicon have achieved promising results
for Chinese named entity recognition (NER) task, some lexical words would
introduce erroneous information due to wrongly matched words. Existing
researches proposed many strategies to integrate lexicon knowledge. However,
they performed with simple first-order lexicon knowledge, which provided
insufficient word information and still faced the challenge of matched word
boundary conflicts; or explored the lexicon knowledge with graph where
higher-order information introducing negative words may disturb the
identification. To alleviate the above limitations, we present new insight into
second-order lexicon knowledge (SLK) of each character in the sentence to
provide more lexical word information including semantic and word boundary
features. Based on these, we propose a SLK-based model with a novel strategy to
integrate the above lexicon knowledge. The proposed model can exploit more
discernible lexical words information with the help of global context.
Experimental results on three public datasets demonstrate the validity of SLK.
The proposed model achieves more excellent performance than the
state-of-the-art comparison methods.
- Abstract（参考訳）: 辞書を用いた文字ベースモデルでは,中国語のエンティティ認識(NER)タスクにおいて有望な結果が得られたが,一部の語彙的単語は誤マッチした単語による誤情報をもたらす。
既存の研究は、語彙知識を統合するための多くの戦略を提案した。
しかし、単純な一階述語知識により、単語情報が不足し、一致した単語境界紛争の課題に直面している、あるいは、負の単語を導入した高階述語情報が識別を妨害する可能性のあるグラフを用いて辞書知識を探索した。
上記の制限を緩和するため,文中の各文字の2次語彙知識(SLK)に関する新たな知見を提示し,意味的および単語境界特徴を含むより語彙的な単語情報を提供する。
そこで我々は,上記の語彙知識を統合するための新しい戦略を持つSLKモデルを提案する。
提案モデルは,グローバルコンテキストの助けを借りて,より識別可能な語彙情報を利用することができる。
3つの公開データセットにおける実験結果はslkの有効性を示している。
提案手法は最先端の比較手法よりも優れた性能を実現する。
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