論文の概要: Data Augmentation for Cross-Domain Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01758v1
• Date: Sat, 4 Sep 2021 00:50:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 16:46:03.281281
• Title: Data Augmentation for Cross-Domain Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: クロスドメイン名前付きエンティティ認識のためのデータ拡張
• Authors: Shuguang Chen, Gustavo Aguilar, Leonardo Neves and Thamar Solorio
• Abstract要約: 名前付きエンティティ認識タスクのためのドメイン間データ拡張について検討する。 本稿では,データ表現を高リソースから低リソース領域に変換する新しいニューラルアーキテクチャを提案する。 本研究では,低リソース領域の表現にデータを変換することで,高リソース領域のデータのみを使用することによる大幅な改善を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.66649873447105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current work in named entity recognition (NER) shows that data augmentation techniques can produce more robust models. However, most existing techniques focus on augmenting in-domain data in low-resource scenarios where annotated data is quite limited. In contrast, we study cross-domain data augmentation for the NER task. We investigate the possibility of leveraging data from high-resource domains by projecting it into the low-resource domains. Specifically, we propose a novel neural architecture to transform the data representation from a high-resource to a low-resource domain by learning the patterns (e.g. style, noise, abbreviations, etc.) in the text that differentiate them and a shared feature space where both domains are aligned. We experiment with diverse datasets and show that transforming the data to the low-resource domain representation achieves significant improvements over only using data from high-resource domains.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)における現在の研究は、データ拡張技術がより堅牢なモデルを生成することを示している。 しかし、既存の技術のほとんどは、アノテーション付きデータが非常に限られている低リソースシナリオにおけるドメイン内データの強化に焦点を当てている。 対照的に、NERタスクのクロスドメインデータ拡張について検討する。 低リソースドメインに投影することにより、高リソースドメインからのデータを活用する可能性を検討する。 具体的には、パターン(例)を学習することで、データ表現を高リソースから低リソース領域に変換する新しいニューラルネットワークを提案する。 スタイル、ノイズ、略語など 区別するテキストと、両方のドメインが整列している共有機能空間です。 我々は、多様なデータセットを実験し、データを低リソースドメイン表現に変換することで、高リソースドメインのデータのみを使用して大幅に改善できることを示す。

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