論文の概要: Parallel Instance Query Network for Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10545v1
• Date: Sun, 20 Mar 2022 13:01:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 15:57:51.947167
• Title: Parallel Instance Query Network for Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: 名前付きエンティティ認識のための並列インスタンスクエリネットワーク
• Authors: Yongliang Shen, Xiaobin Wang, Zeqi Tan, Guangwei Xu, Pengjun Xie, Fei Huang, Weiming Lu, Yueting Zhuang
• Abstract要約: 名前付きエンティティ認識(NER)は自然言語処理の基本課題である。 最近の研究は、名前付きエンティティ認識を読み取り理解タスクとして扱い、エンティティを抽出するためにタイプ固有のクエリを手動で構築している。 本稿では,グローバルかつ学習可能なインスタンスクエリを並列に抽出するParallel Instance Query Network (PIQN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.30174490672647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition (NER) is a fundamental task in natural language processing. Recent works treat named entity recognition as a reading comprehension task, constructing type-specific queries manually to extract entities. This paradigm suffers from three issues. First, type-specific queries can only extract one type of entities per inference, which is inefficient. Second, the extraction for different types of entities is isolated, ignoring the dependencies between them. Third, query construction relies on external knowledge and is difficult to apply to realistic scenarios with hundreds of entity types. To deal with them, we propose Parallel Instance Query Network (PIQN), which sets up global and learnable instance queries to extract entities from a sentence in a parallel manner. Each instance query predicts one entity, and by feeding all instance queries simultaneously, we can query all entities in parallel. Instead of being constructed from external knowledge, instance queries can learn their different query semantics during training. For training the model, we treat label assignment as a one-to-many Linear Assignment Problem (LAP) and dynamically assign gold entities to instance queries with minimal assignment cost. Experiments on both nested and flat NER datasets demonstrate that our proposed method outperforms previous state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は自然言語処理の基本課題である。 最近の研究は、名前付きエンティティ認識を読み取り理解タスクとして扱い、エンティティを抽出するためにタイプ固有のクエリを手動で構築している。 このパラダイムは3つの問題に苦しむ。 まず、型固有のクエリは推論毎に1つのタイプのエンティティしか抽出できない。 第二に、異なるタイプのエンティティの抽出は分離され、それらの間の依存関係を無視します。 第三に、クエリ構築は外部の知識に依存しており、数百のエンティティタイプを持つ現実的なシナリオに適用することは困難である。 そこで本研究では,並列的に文からエンティティを抽出するために,グローバルで学習可能なインスタンスクエリを設定する並列インスタンスクエリネットワーク(piqn)を提案する。 各インスタンスクエリは1つのエンティティを予測し、すべてのインスタンスクエリを同時に送ることで、すべてのエンティティを並列にクエリすることができる。 外部の知識から構築される代わりに、インスタンスクエリはトレーニング中に異なるクエリセマンティクスを学ぶことができる。 モデルのトレーニングでは,ラベル割り当てを1対多の線形割り当て問題(LAP)として扱い,最小の割り当てコストでゴールドエンティティをインスタンスクエリに動的に割り当てる。 ネストしたNERデータセットとフラットなNERデータセットの両方の実験により、提案手法が従来の最先端モデルより優れていることが示された。

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