論文の概要: Label Semantics for Few Shot Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08985v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 23:21:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 14:04:08.105687
• Title: Label Semantics for Few Shot Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: わずかなショット名付きエンティティ認識のためのラベルセマンティクス
• Authors: Jie Ma, Miguel Ballesteros, Srikanth Doss, Rishita Anubhai, Sunil Mallya, Yaser Al-Onaizan, Dan Roth
• Abstract要約: 名前付きエンティティ認識におけるショットラーニングの問題について検討する。 我々は,ラベル名中の意味情報を,モデルに付加的な信号を与え,よりリッチな事前情報を与える手段として活用する。 本モデルは,第1エンコーダによって計算された名前付きエンティティの表現と,第2エンコーダによって計算されたラベル表現とを一致させることを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.01364012546402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of few shot learning for named entity recognition. Specifically, we leverage the semantic information in the names of the labels as a way of giving the model additional signal and enriched priors. We propose a neural architecture that consists of two BERT encoders, one to encode the document and its tokens and another one to encode each of the labels in natural language format. Our model learns to match the representations of named entities computed by the first encoder with label representations computed by the second encoder. The label semantics signal is shown to support improved state-of-the-art results in multiple few shot NER benchmarks and on-par performance in standard benchmarks. Our model is especially effective in low resource settings.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識におけるショット学習の問題点について検討した。 具体的には,ラベル名に含まれる意味情報を,モデルに付加的な信号を与え,よりリッチな事前情報を与える方法として活用する。 我々は2つのbertエンコーダからなるニューラルネットワークを提案する。1つは文書とそのトークンをエンコードし、もう1つは各ラベルを自然言語形式でエンコードする。 本モデルは、第1エンコーダで計算された名前付きエンティティの表現と、第2エンコーダで計算されたラベル表現とのマッチングを学習する。 ラベルセマンティクス信号は、複数のショットNERベンチマークにおける最先端結果の改善と、標準ベンチマークにおけるオンパーパフォーマンスをサポートする。 私たちのモデルは特に低リソース設定で効果的です。

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