論文の概要: Nested Named Entity Recognition as Latent Lexicalized Constituency Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04665v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 12:02:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 01:35:00.577221
• Title: Nested Named Entity Recognition as Latent Lexicalized Constituency Parsing
• Title（参考訳）: 潜時語彙化属性解析としてのNested Named Entity Recognition
• Authors: Chao Lou, Songlin Yang, Kewei Tu
• Abstract要約: 最近(Fu et al, 2021)は、ネストされたNERに取り組むために、スパンベースの選挙区に適応している。 本研究では, より表現力のある構造, 語彙化された選挙区木を用いて, 成分がキーワードでアノテートされる。 我々はアイズナー・サッタのアルゴリズムを有効活用し,部分的辺縁化と推論を効率的に行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.705133932275892
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Nested named entity recognition (NER) has been receiving increasing attention. Recently, (Fu et al, 2021) adapt a span-based constituency parser to tackle nested NER. They treat nested entities as partially-observed constituency trees and propose the masked inside algorithm for partial marginalization. However, their method cannot leverage entity heads, which have been shown useful in entity mention detection and entity typing. In this work, we resort to more expressive structures, lexicalized constituency trees in which constituents are annotated by headwords, to model nested entities. We leverage the Eisner-Satta algorithm to perform partial marginalization and inference efficiently. In addition, we propose to use (1) a two-stage strategy (2) a head regularization loss and (3) a head-aware labeling loss in order to enhance the performance. We make a thorough ablation study to investigate the functionality of each component. Experimentally, our method achieves the state-of-the-art performance on ACE2004, ACE2005 and NNE, and competitive performance on GENIA, and meanwhile has a fast inference speed.
• Abstract（参考訳）: ネストされた名前付きエンティティ認識(NER)が注目されている。 最近(Fu et al, 2021)は、ネストしたNERに取り組むために、スパンベースの選挙区パーサーを適用している。 彼らはネストした実体を部分観測された構成木として扱い、部分的辺縁化のためのマスク付き内部アルゴリズムを提案する。 しかし、その方法はエンティティヘッドを活用できないため、エンティティ参照検出やエンティティ型付けで有用であることが示されている。 本研究では, ネストされたエンティティをモデル化するために, より表現力のある構造, 単語でアノテートされた構成成分木を利用する。 eisner-sattaアルゴリズムを利用して部分辺縁化と推論を効率的に行う。 さらに,(1)2段階戦略,(2)ヘッド正規化損失,(3)ヘッドアウェアラベリング損失を用いて性能を向上させることを提案する。 各成分の機能について徹底的なアブレーション研究を行う。 実験により,ACE2004,ACE2005,NNEの最先端性能とGENIAの競合性能を実現し,高速な推論速度を実現した。

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