論文の概要: Learning from Miscellaneous Other-Class Words for Few-shot Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15167v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 08:28:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 15:30:00.332773
• Title: Learning from Miscellaneous Other-Class Words for Few-shot Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: ファウショット名前付きエンティティ認識のための異種単語からの学習
• Authors: Meihan Tong, Shuai Wang, Bin Xu, Yixin Cao, Minghui Liu, Lei Hou, Juanzi Li
• Abstract要約: 我々は、他のクラスから異なる未定義クラスを自動的に誘導し、少数ショット NER を改善する新しいモデルである Mining Undefined Classes from Other-class (MUCO) を提案する。 実験の結果,NERの4つのベンチマークにおいて,1ショットと5ショットの両方で5つの最先端モデルよりも優れた結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.09154746433757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Few-shot Named Entity Recognition (NER) exploits only a handful of annotations to identify and classify named entity mentions. Prototypical network shows superior performance on few-shot NER. However, existing prototypical methods fail to differentiate rich semantics in other-class words, which will aggravate overfitting under few shot scenario. To address the issue, we propose a novel model, Mining Undefined Classes from Other-class (MUCO), that can automatically induce different undefined classes from the other class to improve few-shot NER. With these extra-labeled undefined classes, our method will improve the discriminative ability of NER classifier and enhance the understanding of predefined classes with stand-by semantic knowledge. Experimental results demonstrate that our model outperforms five state-of-the-art models in both 1-shot and 5-shots settings on four NER benchmarks. We will release the code upon acceptance. The source code is released on https: //github.com/shuaiwa16/OtherClassNER.git.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、名前付きエンティティの参照を識別し分類するために、ほんの一握りのアノテーションを利用する。 prototypical network は ner で優れたパフォーマンスを示している。 しかし、既存の原型的手法では、他のクラスの単語でリッチなセマンティクスを区別することができない。 この問題に対処するために、他のクラスから異なる未定義クラスを自動的に誘導し、少数ショット NER を改善する新しいモデルである Mining Undefined Classes from Other-class (MUCO) を提案する。 これらのラベル付き未定義クラスにより、NER分類器の識別能力が向上し、スタンドバイセマンティック知識による事前定義クラスの理解が向上する。 実験の結果,4つのnerベンチマークの1ショットおよび5ショット設定において,本モデルが5つの最先端モデルを上回ることがわかった。 受け入れ次第、コードをリリースします。 ソースコードはhttps: //github.com/shuaiwa16/OtherClassNER.gitで公開されている。

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