論文の概要: Cascaded Models for Better Fine-Grained Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07317v1
• Date: Tue, 15 Sep 2020 18:41:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 06:17:26.556134
• Title: Cascaded Models for Better Fine-Grained Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: ファイングラインド名前認識のためのカスケードモデル
• Authors: Parul Awasthy and Taesun Moon and Jian Ni and Radu Florian
• Abstract要約: 細粒度NERをラベル付けするためのケースドアプローチを新たにリリースした細粒度NERデータセットに適用する。 完全きめ細かな型で構築された直感的なモデルと比較して,20F1絶対値で性能を向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.03287972980716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named Entity Recognition (NER) is an essential precursor task for many natural language applications, such as relation extraction or event extraction. Much of the NER research has been done on datasets with few classes of entity types (e.g. PER, LOC, ORG, MISC), but many real world applications (disaster relief, complex event extraction, law enforcement) can benefit from a larger NER typeset. More recently, datasets were created that have hundreds to thousands of types of entities, sparking new lines of research (Sekine, 2008;Ling and Weld, 2012; Gillick et al., 2014; Choiet al., 2018). In this paper we present a cascaded approach to labeling fine-grained NER, applying to a newly released fine-grained NER dataset that was used in the TAC KBP 2019 evaluation (Ji et al., 2019), inspired by the fact that training data is available for some of the coarse labels. Using a combination of transformer networks, we show that performance can be improved by about 20 F1 absolute, as compared with the straightforward model built on the full fine-grained types, and show that, surprisingly, using course-labeled data in three languages leads to an improvement in the English data.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、関係抽出やイベント抽出など、多くの自然言語アプリケーションにとって必須のタスクである。 NERの研究の多くは、いくつかのエンティティタイプ(PER、LOC、ORG、MISCなど)を持つデータセットで行われているが、多くの現実世界のアプリケーション(災害救助、複雑なイベント抽出、法執行)はより大きなNERタイプセットの恩恵を受けることができる。 最近では、数百から数千種類のエンティティを持つデータセットが作成され、新しい研究のラインが引き起こされた(Sekine, 2008;Ling and Weld, 2012; Gillick et al., 2014; Choiet al., 2018)。 本稿では,TAC KBP 2019評価(Ji et al., 2019)で新たにリリースされた粒度NERデータセットに適用した,粒度NERのラベル付けに対するカスケード手法を提案する。 トランスフォーマーネットワークの組み合わせを用いて,完全細粒度型に構築された単純なモデルと比較して,約20f1の絶対値で性能が向上できることを示し,驚くことに,3つの言語でコースラベルデータを使用することで,英語データの改善につながることを示した。

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