論文の概要: Named entity recognition architecture combining contextual and global features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08033v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 10:54:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 14:48:05.617261
• Title: Named entity recognition architecture combining contextual and global features
• Title（参考訳）: コンテキスト特徴とグローバル特徴を組み合わせた名前付きエンティティ認識アーキテクチャ
• Authors: Tran Thi Hong Hanh, Antoine Doucet, Nicolas Sidere, Jose G. Moreno, and Senja Pollak
• Abstract要約: 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特定と分類を目的とした情報抽出技術である。 我々は,XLNet のコンテキスト特徴と Graph Convolution Network (GCN) のグローバル特徴を組み合わせた NER の性能向上を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.92351086183376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition (NER) is an information extraction technique that aims to locate and classify named entities (e.g., organizations, locations,...) within a document into predefined categories. Correctly identifying these phrases plays a significant role in simplifying information access. However, it remains a difficult task because named entities (NEs) have multiple forms and they are context-dependent. While the context can be represented by contextual features, global relations are often misrepresented by those models. In this paper, we propose the combination of contextual features from XLNet and global features from Graph Convolution Network (GCN) to enhance NER performance. Experiments over a widely-used dataset, CoNLL 2003, show the benefits of our strategy, with results competitive with the state of the art (SOTA).
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、文書内の名前付きエンティティ(組織、場所、...)を事前に定義されたカテゴリに分類することを目的とした、情報抽出技術である。 これらのフレーズを正しく識別することは、情報アクセスを単純化する上で重要な役割を果たす。 しかし、名前付きエンティティ(nes)は複数のフォームを持ち、コンテキスト依存であるため、依然として難しい作業である。 文脈は文脈の特徴によって表されるが、グローバルな関係はしばしばそれらのモデルによって誤解される。 本稿では,XLNet のコンテキスト特徴と Graph Convolution Network (GCN) のグローバル特徴を組み合わせた NER の性能向上を提案する。 広く使われているデータセットであるCoNLL 2003の実験は、私たちの戦略の利点を示し、その結果は最先端技術(SOTA)と競合する。

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