論文の概要: Simple Questions Generate Named Entity Recognition Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08808v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 11:44:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 15:56:28.067267
• Title: Simple Questions Generate Named Entity Recognition Datasets
• Title（参考訳）: 名前付きエンティティ認識データセットを生成する単純な質問
• Authors: Hyunjae Kim, Jaehyo Yoo, Seunghyun Yoon, Jinhyuk Lee, Jaewoo Kang
• Abstract要約: この研究は、単純な自然言語の質問によってNERデータセットを自動的に生成する、要求対生成のアプローチを導入している。 我々のモデルは、4つの異なる領域にわたる6つのNERベンチマークにおいて、以前の弱い教師付きモデルよりも大幅に優れています。 自然言語でNERのニーズを定式化することで、アワードのようなきめ細かいエンティティタイプのためのNERモデルを構築することもできます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.743889213075274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition (NER) is a task of extracting named entities of specific types from text. Current NER models often rely on human-annotated datasets requiring the vast engagement of professional knowledge on the target domain and entities. This work introduces an ask-to-generate approach, which automatically generates NER datasets by asking simple natural language questions that reflect the needs for entity types (e.g., Which disease?) to an open-domain question answering system. Without using any in-domain resources (i.e., training sentences, labels, or in-domain dictionaries), our models solely trained on our generated datasets largely outperform previous weakly supervised models on six NER benchmarks across four different domains. Surprisingly, on NCBI-disease, our model achieves 75.5 F1 score and even outperforms the previous best weakly supervised model by 4.1 F1 score, which utilizes a rich in-domain dictionary provided by domain experts. Formulating the needs of NER with natural language also allows us to build NER models for fine-grained entity types such as Award, where our model even outperforms fully supervised models. On three few-shot NER benchmarks, our model achieves new state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、テキストから特定のタイプの名前付きエンティティを抽出するタスクである。 現在のNERモデルは、ターゲットドメインやエンティティに関する専門的知識の膨大な関与を必要とする、人間アノテーション付きデータセットに依存していることが多い。 この手法は、エンティティタイプ(例えば、どの病気?)のニーズを反映した単純な自然言語の質問を、オープンドメインの質問応答システムに自動的にNERデータセットを生成する。 ドメイン内のリソース(例えば、トレーニング文、ラベル、ドメイン内辞書)を使わずに、生成したデータセットでのみトレーニングしたモデルは、4つの異なるドメインにわたる6つのNERベンチマークの弱い教師付きモデルよりも大幅に優れています。 驚いたことに、NCBI-diseaseでは、我々のモデルは75.5 F1のスコアを達成し、ドメインの専門家によって提供される豊富なドメイン内辞書を利用する4.1 F1のスコアで、これまでで最も弱い教師付きモデルよりも優れています。 自然言語でNERのニーズを定式化することで、アワードのような粒度の細かいエンティティタイプのためのNERモデルを構築することができます。 3つの数ショットのNERベンチマークで、我々のモデルは新しい最先端のパフォーマンスを達成する。

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