論文の概要: TNNT: The Named Entity Recognition Toolkit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13700v1
- Date: Tue, 31 Aug 2021 09:24:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-01 23:04:56.124276
- Title: TNNT: The Named Entity Recognition Toolkit
- Title（参考訳）: TNNT: 名前付きエンティティ認識ツールキット
- Authors: Sandaru Seneviratne and Sergio J. Rodr\'iguez M\'endez and Xuecheng
Zhang and Pouya G. Omran and Kerry Taylor and Armin Haller
- Abstract要約: 本稿では、ソース文書にエンコードされた非構造化情報から分類された名前付きエンティティを抽出するツールキットであるTNNTを提案する。
TNNTは21の異なるNERモデルを知識グラフ構築パイプライン(KGCP)の一部として統合し、文書セットを入力として取り、定義された設定に基づいて処理する。
このツールキットは、抽出されたエンティティの要約を統合して全ての結果を生成し、強化されたデータ解析によりKGCPをサポートし、さらにNLPタスクを支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Extraction of categorised named entities from text is a complex task given
the availability of a variety of Named Entity Recognition (NER) models and the
unstructured information encoded in different source document formats.
Processing the documents to extract text, identifying suitable NER models for a
task, and obtaining statistical information is important in data analysis to
make informed decisions. This paper presents TNNT, a toolkit that automates the
extraction of categorised named entities from unstructured information encoded
in source documents, using diverse state-of-the-art Natural Language Processing
(NLP) tools and NER models. TNNT integrates 21 different NER models as part of
a Knowledge Graph Construction Pipeline (KGCP) that takes a document set as
input and processes it based on the defined settings, applying the selected
blocks of NER models to output the results. The toolkit generates all results
with an integrated summary of the extracted entities, enabling enhanced data
analysis to support the KGCP, and also, to aid further NLP tasks.
- Abstract（参考訳）: さまざまな名前付きエンティティ認識(ner)モデルと異なるソースドキュメントフォーマットでエンコードされた非構造化情報があるため、テキストから分類された名前付きエンティティを抽出することは複雑なタスクである。
文書を処理してテキストを抽出し、タスクに適したNERモデルを特定し、統計情報を取得することは、データ分析において重要な情報決定である。
本稿では、NLPツールとNERモデルを用いて、ソース文書に符号化された非構造化情報から分類されたエンティティの抽出を自動化するツールキットであるTNNTを提案する。
TNNTは21の異なるNERモデルを知識グラフ構築パイプライン(KGCP)の一部として統合し、文書セットを入力として取り、定義された設定に基づいて処理し、選択したNERモデルのブロックを適用して結果を出力する。
このツールキットは、抽出されたエンティティの要約を統合して全ての結果を生成し、強化されたデータ解析によりKGCPをサポートし、さらにNLPタスクを支援する。
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