論文の概要: RTE: A Tool for Annotating Relation Triplets from Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08184v1
• Date: Wed, 18 Aug 2021 14:54:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-19 17:44:13.993150
• Title: RTE: A Tool for Annotating Relation Triplets from Text
• Title（参考訳）: RTE:テキストから関係トリプレットをアノテーションするツール
• Authors: Ankan Mullick and Animesh Bera and Tapas Nayak
• Abstract要約: 関係抽出では、2つの実体間の関係を参照する二項関係に焦点をあてる。 注釈付きクリーンデータセットの欠如は、この研究領域における重要な課題である。 本研究では、研究者が自身のデータセットで関係抽出に注釈を付けることができるウェブベースのツールを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2958527541557525
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this work, we present a Web-based annotation tool `Relation Triplets Extractor' \footnote{https://abera87.github.io/annotate/} (RTE) for annotating relation triplets from the text. Relation extraction is an important task for extracting structured information about real-world entities from the unstructured text available on the Web. In relation extraction, we focus on binary relation that refers to relations between two entities. Recently, many supervised models are proposed to solve this task, but they mostly use noisy training data obtained using the distant supervision method. In many cases, evaluation of the models is also done based on a noisy test dataset. The lack of annotated clean dataset is a key challenge in this area of research. In this work, we built a web-based tool where researchers can annotate datasets for relation extraction on their own very easily. We use a server-less architecture for this tool, and the entire annotation operation is processed using client-side code. Thus it does not suffer from any network latency, and the privacy of the user's data is also maintained. We hope that this tool will be beneficial for the researchers to advance the field of relation extraction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストから関係トリプレットを注釈付けするための Web ベースのアノテーションツール `Relation Triplets Extractor' \footnote{https://abera87.github.io/annotate/} (RTE) を提案する。 関係抽出は,Web上で利用可能な非構造化テキストから実世界の実体に関する構造化情報を抽出するための重要なタスクである。 関係抽出では,2つの実体間の関係を示す二項関係に着目した。 近年,この課題を解決するために多くの教師付きモデルが提案されているが,遠方監視法を用いて得られたノイズの多いトレーニングデータを用いていることが多い。 多くの場合、ノイズの多いテストデータセットに基づいてモデルの評価を行う。 注釈付きクリーンデータセットの欠如は、この研究領域における重要な課題である。 本研究では、研究者がデータセットにアノテートして関係抽出を簡単に行えるwebベースのツールを構築した。 このツールにはサーバレスアーキテクチャを使用し、アノテーション操作全体はクライアント側のコードで処理されます。 したがって、ネットワークのレイテンシに苦しむことはなく、ユーザのデータのプライバシも保持される。 このツールは、研究者が関係抽出の分野を前進させるのに役立つと期待している。

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