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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11360v2
• Date: Tue, 23 Mar 2021 12:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 11:38:02.367257
• 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: NameRec*タスクは、高精度できめ細やかな人名認識を目指します。 CogNNは、文内のコンテキストと名前形式の豊富なトレーニング信号を完全に探索します。 IsBERTは、重なり合う入力プロセッサと、双方向に重なり合うコンテキスト埋め込み学習を備えた文間エンコーダを備える。
• 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: In this paper, we introduce the NameRec* task, which aims to do highly accurate and fine-grained person name recognition. Traditional Named Entity Recognition models have good performance in recognising well-formed person names from text with consistent and complete syntax, such as news articles. However, there are rapidly growing scenarios where sentences are of incomplete syntax and names are in various forms such as user-generated contents and academic homepages. 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 explores the intra-sentence context and rich training signals of name forms. To better utilize the inter-sentence context and implicit relations, which are extremely essential for recognizing person names in long documents, we further propose an Inter-sentence BERT Model (IsBERT). IsBERT has an overlapped input processor, and an inter-sentence encoder with bidirectional overlapped contextual embedding learning and multi-hop inference mechanisms. To derive benefit from different documents with a diverse abundance of context, we propose an advanced Adaptive Inter-sentence BERT Model (Ada-IsBERT) 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）: 本稿では,高精度できめ細かい人物名認識を目的としたNameRec*タスクを提案する。 従来の名前付きエンティティ認識モデルは、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、よくできた人名を認識するのに優れたパフォーマンスを持つ。 しかし, 文が不完全な構文であり, ユーザ生成コンテンツや学術ホームページなど, 名称が多様であるケースが急速に増えている。 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している。 長期文書における人物の認識に極めて不可欠である文間コンテキストと暗黙の関係をよりよく活用するために,文間BERTモデル(IsBERT)を提案する。 IsBERTは重なり合う入力プロセッサと、双方向重なり合うコンテキスト埋め込み学習とマルチホップ推論機構を備えた文間エンコーダを備えている。 多様な文脈を持つ異なる文書から利益を得るため、異なる文書に対する相互関係重なり比を動的に調整する高度な適応的相互関係bertモデル(ada-isbert)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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