論文の概要: Focusing on Possible Named Entities in Active Named Entity Label Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03837v1
• Date: Sat, 6 Nov 2021 09:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 14:56:12.902276
• Title: Focusing on Possible Named Entities in Active Named Entity Label Acquisition
• Title（参考訳）: アクティブな名前付きエンティティラベル獲得における名前付きエンティティの重視
• Authors: Ali Osman Berk Sapci, Oznur Tastan, Reyyan Yeniterzi
• Abstract要約: 名前付きエンティティ認識(NER)は、構造化されていないテキストで名前付きエンティティの言及を特定し、それらをクラスに分類することを目的としている。 モデル性能を犠牲にすることなく、アノテーションコストを最小限に抑えるため、NERタスクにアクティブラーニング(AL)が使用されている。 本稿では,有意なトークンに対してより注意を払うAL文クエリ評価関数を提案し,これらの関数を文ベースおよびトークンベースのコスト評価戦略を用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition (NER) aims to identify mentions of named entities in an unstructured text and classify them into the predefined named entity classes. Even though deep learning-based pre-trained language models achieve good predictive performances, many domain-specific NERtasks still require a sufficient amount of labeled data. Active learning (AL), a general framework for the label acquisition problem, has been used for the NER tasks to minimize the annotation cost without sacrificing model performance. However, heavily imbalanced class distribution of tokens introduces challenges in designing effective AL querying methods for NER. We propose AL sentence query evaluation functions which pay more attention to possible positive tokens, and evaluate these proposed functions with both sentence-based and token-based cost evaluation strategies. We also propose a better data-driven normalization approach to penalize too long or too short sentences. Our experiments on three datasets from different domains reveal that the proposed approaches reduce the number of annotated tokens while achieving better or comparable prediction performance with conventional methods.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(ner)は、非構造化テキスト内の名前付きエンティティの参照を識別し、事前に定義された名前付きエンティティクラスに分類することを目的としている。 ディープラーニングに基づく事前学習言語モデルは優れた予測性能を達成するが、多くのドメイン固有のNERtaskは十分なラベル付きデータを必要とする。 ラベル獲得問題の一般的なフレームワークであるactive learning(al)は、モデルのパフォーマンスを犠牲にすることなくアノテーションコストを最小化するためにnerタスクに使用されている。 しかし,トークンの非バランスなクラス分布は,NERの効果的なALクエリ手法を設計する上での課題をもたらす。 本稿では,可能な正のトークンに注意を払うal文問合せ評価関数を提案し,これらの関数を文単位とトークン単位の両方のコスト評価戦略で評価する。 また,長文や短文をペナライズするためのデータ駆動正規化手法も提案する。 異なる領域からの3つのデータセットに対する実験により,提案手法はアノテーション付きトークンの数を減らし,従来の手法による予測性能を向上する。

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