論文の概要: Neural Named Entity Recognition for Kazakh

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13626v2
• Date: Mon, 4 Oct 2021 12:04:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 14:32:16.699117
• Title: Neural Named Entity Recognition for Kazakh
• Title（参考訳）: カザフスタンにおけるニューラルネーム付きエンティティ認識
• Authors: Gulmira Tolegen, Alymzhan Toleu, Orken Mamyrbayev and Rustam Mussabayev
• Abstract要約: 形態的複素言語(MCL)における名前付き実体認識の課題に対処するニューラルネットワークをいくつか提示する。 カザフ語は形態的に複雑な言語であり、それぞれの根/幹が数百から数千の変種語を生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7646713951724009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present several neural networks to address the task of named entity recognition for morphologically complex languages (MCL). Kazakh is a morphologically complex language in which each root/stem can produce hundreds or thousands of variant word forms. This nature of the language could lead to a serious data sparsity problem, which may prevent the deep learning models from being well trained for under-resourced MCLs. In order to model the MCLs' words effectively, we introduce root and entity tag embedding plus tensor layer to the neural networks. The effects of those are significant for improving NER model performance of MCLs. The proposed models outperform state-of-the-art including character-based approaches, and can be potentially applied to other morphologically complex languages.
• Abstract（参考訳）: 形態的に複雑な言語(MCL)に対する名前付き実体認識の課題に対処するために,いくつかのニューラルネットワークを提案する。 カザフ語は形態的に複雑な言語であり、それぞれの根/幹が数百から数千の変種語を生成できる。 この言語の性質は、深層学習モデルが低リソースのMCLに対して十分に訓練されないという深刻なデータ空間の問題につながる可能性がある。 MCLの単語を効果的にモデル化するために、ニューラルネットワークにルートタグとエンティティタグの埋め込みとテンソル層を導入する。 これらの効果は, MCLのNERモデルの性能向上に有効である。 提案したモデルは文字ベースのアプローチを含む最先端の手法より優れており、他の形態学的に複雑な言語にも適用できる可能性がある。

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