論文の概要: Mono vs Multilingual BERT: A Case Study in Hindi and Marathi Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12907v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 07:50:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 13:03:28.796703
• Title: Mono vs Multilingual BERT: A Case Study in Hindi and Marathi Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: Mono vs Multilingual BERT:Hindi and Marathi Named Entity Recognition を事例として
• Authors: Onkar Litake, Maithili Sabane, Parth Patil, Aparna Ranade, Raviraj Joshi
• Abstract要約: 我々は、ヒンディー語やマラタイ語のような低リソースのインドの言語について、NERについて検討する。 BERTのさまざまなバリエーションであるbase-BERT、RoBERTa、AlBERTについて検討し、公開されているHindiおよびMarathi NERデータセットでそれらをベンチマークする。 モノリンガルのMahaRoBERTaモデルがMarathi NERに最適であるのに対し,マルチリンガルのXLM-RoBERTaはHindi NERに最適であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7874708385247353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition (NER) is the process of recognising and classifying important information (entities) in text. Proper nouns, such as a person's name, an organization's name, or a location's name, are examples of entities. The NER is one of the important modules in applications like human resources, customer support, search engines, content classification, and academia. In this work, we consider NER for low-resource Indian languages like Hindi and Marathi. The transformer-based models have been widely used for NER tasks. We consider different variations of BERT like base-BERT, RoBERTa, and AlBERT and benchmark them on publicly available Hindi and Marathi NER datasets. We provide an exhaustive comparison of different monolingual and multilingual transformer-based models and establish simple baselines currently missing in the literature. We show that the monolingual MahaRoBERTa model performs the best for Marathi NER whereas the multilingual XLM-RoBERTa performs the best for Hindi NER. We also perform cross-language evaluation and present mixed observations.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、重要な情報(エンティティ)をテキストで認識し分類するプロセスである。 人名、組織名、場所名などの固有名詞は、実体の例である。 NERは、ヒューマンリソース、カスタマーサポート、検索エンジン、コンテンツ分類、アカデミックといったアプリケーションにおいて重要なモジュールの1つです。 本研究では,ヒンディー語やマラティ語などの低資源インド語についてnerを考察する。 トランスフォーマーベースのモデルは、NERタスクに広く使われている。 BERTのさまざまなバリエーションであるbase-BERT、RoBERTa、AlBERTについて検討し、HindiおよびMarathi NERデータセットでそれらをベンチマークする。 単言語モデルと多言語モデルの比較を行い,現在文献に欠けている単純なベースラインを確立する。 モノリンガルのMahaRoBERTaモデルがMarathi NERに最適であるのに対し,マルチリンガルのXLM-RoBERTaはHindi NERに最適であることを示す。 また,言語横断評価を行い,混合観察を行った。

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