論文の概要: Decomposed Meta-Learning for Few-Shot Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05751v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 12:46:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 12:48:03.567118
• Title: Decomposed Meta-Learning for Few-Shot Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: エンティティ認識のための分解メタラーニング
• Authors: Tingting Ma, Huiqiang Jiang, Qianhui Wu, Tiejun Zhao, Chin-Yew Lin
• Abstract要約: NER (Few-shot named entity recognition) システムは、いくつかのラベル付き例に基づいて、新しい名前付きエンティティを認識することを目的としている。 本稿ではメタラーニングを用いた数発のスパン検出と数発のエンティティタイピングに取り組むメタラーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.515795881027074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot named entity recognition (NER) systems aim at recognizing novel-class named entities based on only a few labeled examples. In this paper, we present a decomposed meta-learning approach which addresses the problem of few-shot NER by sequentially tackling few-shot span detection and few-shot entity typing using meta-learning. In particular, we take the few-shot span detection as a sequence labeling problem and train the span detector by introducing the model-agnostic meta-learning (MAML) algorithm to find a good model parameter initialization that could fast adapt to new entity classes. For few-shot entity typing, we propose MAML-ProtoNet, i.e., MAML-enhanced prototypical networks to find a good embedding space that can better distinguish text span representations from different entity classes. Extensive experiments on various benchmarks show that our approach achieves superior performance over prior methods.
• Abstract（参考訳）: NER (Few-shot named entity recognition) システムは、いくつかのラベル付き例に基づいて、新しい名前付きエンティティを認識することを目的としている。 本稿では,数ショットスパン検出とメタラーニングを用いた数ショットエンティティタイピングを逐次行うことで,数ショットNERの問題に対処するメタラーニング手法を提案する。 特に,数発のスパン検出をシーケンスラベル問題として捉え,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)アルゴリズムを導入して,新しいエンティティクラスに迅速に適応できる優れたモデルパラメータの初期化を求める。 少数のエンティティタイプの場合、maml-protonet、すなわちmamlエンハンス付きプロトタイプネットワークを提案し、異なるエンティティクラスからテキストスパン表現を区別する優れた埋め込み空間を見つける。 様々なベンチマーク実験により,本手法は従来の手法よりも優れた性能を示すことが示された。

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