論文の概要: NameRec*: Highly Accurate and Fine-grained Person Name Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11360v1
• Date: Sun, 21 Mar 2021 10:35:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:42:04.931284
• Title: NameRec*: Highly Accurate and Fine-grained Person Name Recognition
• Title（参考訳）: NameRec*: 高精度できめ細かい人物名認識
• Authors: Rui Zhang, Yimeng Dai, Shijie Liu
• Abstract要約: 人名認識のためのCogNN(Co-guided Neural Network)を提案する。 CogNNは、名前形式の文内コンテキストと豊富な訓練信号を完全に探求する。 また,重なり合う入力プロセッサを用いたマルチ推論オーバーラップBERTモデル(NameRec*)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.43547342030705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Person names are essential entities in the Named Entity Recognition (NER) task. Traditional NER models have good performance in recognising well-formed person names from text with consistent and complete syntax, such as news articles. However, user-generated documents such as academic homepages and articles in online forums may contain lots of free-form text with incomplete syntax and person names in various forms. To address person name recognition in this context, we propose a fine-grained annotation scheme based on anthroponymy. To take full advantage of the fine-grained annotations, we propose a Co-guided Neural Network (CogNN) for person name recognition. CogNN fully explore the intra-sentence context and rich training signals of name forms. However, the inter-sentence context and implicit relations, which are extremely essential for recognizing person names in long documents, are not captured. To address this issue, we propose a Multi-inference Overlapped BERT Model (NameRec*) through an overlapped input processor, and an inter-sentence encoder with bidirectional overlapped contextual embedding learning and multiple inference mechanisms. NameRec* takes full advantage of inter-sentence context in long documents, while loses advantage for short documents without too much inter-sentence context. To derive benefit from different documents with diverse abundance of context, we further propose an advanced Adaptive Multi-inference Overlapping BERT Model (Ada-NameRec*) to dynamically adjust the inter-sentence overlapping ratio to different documents. We conduct extensive experiments to demonstrate the superiority of the proposed methods on both academic homepages and news articles.
• Abstract（参考訳）: 人物名は、名前付きエンティティ認識(NER)タスクにおいて必須のエンティティである。 従来のNERモデルは、ニュース記事のような一貫性のある完全な構文を持つテキストから、よくできた人物名を認識するのに優れた性能を持つ。 しかし、学術ホームページやオンラインフォーラムの記事などのユーザ生成文書には、不完全な構文と様々な形式の人名を含む自由形式のテキストが多数含まれている可能性がある。 この文脈で人名認識に対処するために,人類学に基づく微粒なアノテーションスキームを提案する。 粒度の細かいアノテーションを最大限に活用するために,人名認識のためのコグナーニューラルネットワーク(CogNN)を提案する。 CogNNは、名前形式の文内コンテキストと豊富な訓練信号を完全に探求する。 しかし、長い文書で人物名を認識するのに極めて不可欠である間関係や暗黙の関係は捉えられていない。 この問題に対処するために,重ね合わせ入力プロセッサによるマルチリファレンス重なりbertモデル(namerec*)と,双方向重ね合わせコンテキスト埋め込み学習と複数の推論機構を備えた相互エンコーダを提案する。 NameRec*は、長いドキュメントのインターセレンスコンテキストを最大限に活用する一方で、インターセレンスコンテキストをあまり必要とせずにショートドキュメントのアドバンテージを失う。 多様な文脈を持つ異なる文書から利益を得るため、我々はさらに、異なる文書に対する相互関係の重なり比を動的に調整する高度な適応型マルチ会議重なりbertモデル(ada-namerec*)を提案する。 学術ホームページとニュース記事の両方において,提案手法の優越性を示すため,広範な実験を行った。

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