論文の概要: Razmecheno: Named Entity Recognition from Digital Archive of Diaries "Prozhito"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09997v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 23:06:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 09:12:12.058576
• Title: Razmecheno: Named Entity Recognition from Digital Archive of Diaries "Prozhito"
• Title（参考訳）: Razmecheno:「Prozhito」のデジタルアーカイブから名付けられたエンティティ認識
• Authors: Timofey Atnashev, Veronika Ganeeva, Roman Kazakov, Daria Matyash, Michael Sonkin, Ekaterina Voloshina, Oleg Serikov, Ekaterina Artemova
• Abstract要約: 本稿では,ロシア語のプロジェクトProzhitoの日記テキストから収集した新しいデータセット"Razmecheno"を作成することを目的とする。 ラズメチーノは1331の文と14119のトークンで構成されており、ペレストロイカ時代に書かれた日記から採集されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4823641127537543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The vast majority of existing datasets for Named Entity Recognition (NER) are built primarily on news, research papers and Wikipedia with a few exceptions, created from historical and literary texts. What is more, English is the main source for data for further labelling. This paper aims to fill in multiple gaps by creating a novel dataset "Razmecheno", gathered from the diary texts of the project "Prozhito" in Russian. Our dataset is of interest for multiple research lines: literary studies of diary texts, transfer learning from other domains, low-resource or cross-lingual named entity recognition. Razmecheno comprises 1331 sentences and 14119 tokens, sampled from diaries, written during the Perestroika. The annotation schema consists of five commonly used entity tags: person, characteristics, location, organisation, and facility. The labelling is carried out on the crowdsourcing platfrom Yandex.Toloka in two stages. First, workers selected sentences, which contain an entity of particular type. Second, they marked up entity spans. As a result 1113 entities were obtained. Empirical evaluation of Razmecheno is carried out with off-the-shelf NER tools and by fine-tuning pre-trained contextualized encoders. We release the annotated dataset for open access.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)のための既存のデータセットの大部分は、主にニュース、研究論文、ウィキペディアに基づいて構築されており、いくつかの例外は歴史的および文学的なテキストから作成されている。 さらに、さらなるラベル付けのためのデータの主なソースは英語である。 本稿は,ロシア語プロジェクト「prozhito」の日記テキストから収集した新しいデータセット「razmecheno」を作成することで,複数のギャップを埋めることを目的とする。 我々のデータセットは、日記テキストの文学研究、他ドメインからの転帰学習、低リソースまたは多言語対応のエンティティ認識など、複数の研究分野に注目されている。 ラズメチェノはペレストロイカで書かれた1331の文と14119のトークンからなる。 アノテーションスキーマは、人、特徴、場所、組織、施設の5つの一般的なエンティティタグで構成されている。 このラベル付けはYandex.Tolokaのクラウドソーシングで2段階に分けて行われる。 まず、労働者は特定のタイプの実体を含む文章を選択した。 第2に、エンティティスパンをマークする。 その結果、1113の実体が得られた。 razmechenoの実験的評価は、市販のnerツールと、事前学習されたコンテクスト化されたエンコーダの微調整によって行われる。 オープンアクセスのためのアノテーション付きデータセットをリリースします。

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