論文の概要: AdvPicker: Effectively Leveraging Unlabeled Data via Adversarial Discriminator for Cross-Lingual NER

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02300v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 07:17:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 15:08:22.303358
• Title: AdvPicker: Effectively Leveraging Unlabeled Data via Adversarial Discriminator for Cross-Lingual NER
• Title（参考訳）: advpicker: 言語間nerのためのadversarial discriminatorによるラベルなしデータを有効に活用する
• Authors: Weile Chen, Huiqiang Jiang, Qianhui Wu, B\"orje F. Karlsson and Yi Guan
• Abstract要約: エンコーダがラベル付きソースコードからエンティティドメインの知識を学習する逆学習フレームワークを設計する。 提案手法は, このデータ選択プロセスの恩恵を強く受け, 既存の最先端手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.739898536581301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural methods have been shown to achieve high performance in Named Entity Recognition (NER), but rely on costly high-quality labeled data for training, which is not always available across languages. While previous works have shown that unlabeled data in a target language can be used to improve cross-lingual model performance, we propose a novel adversarial approach (AdvPicker) to better leverage such data and further improve results. We design an adversarial learning framework in which an encoder learns entity domain knowledge from labeled source-language data and better shared features are captured via adversarial training - where a discriminator selects less language-dependent target-language data via similarity to the source language. Experimental results on standard benchmark datasets well demonstrate that the proposed method benefits strongly from this data selection process and outperforms existing state-of-the-art methods; without requiring any additional external resources (e.g., gazetteers or via machine translation).
• Abstract（参考訳）: ニューラルメソッドは、名前付きエンティティ認識(NER)で高いパフォーマンスを達成することが示されているが、トレーニングには高価で高品質なラベル付きデータに依存している。 従来の研究では,対象言語におけるラベルなしデータを用いて言語間モデルの性能を向上できることが示されているが,そのようなデータをより有効に活用し,結果をさらに改善するために,新たな敵対的アプローチ(AdvPicker)を提案する。 我々は,エンコーダがラベル付きソース言語データからエンティティドメインの知識を学習し,識別器がソースコードと類似性によってより少ない言語に依存しないターゲット言語データを選択する場合において,より良い共有機能を学習する逆学習フレームワークを設計する。 標準ベンチマークデータセットの実験結果は、提案手法がこのデータ選択プロセスから強く恩恵を受け、外部リソース(ガゼッタや機械翻訳など)を必要とせず、既存の最先端の手法より優れていることをよく示している。

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