論文の概要: TEAM-Atreides at SemEval-2022 Task 11: On leveraging data augmentation
and ensemble to recognize complex Named Entities in Bangla
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09964v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 08:40:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-22 20:53:13.796475
- Title: TEAM-Atreides at SemEval-2022 Task 11: On leveraging data augmentation
and ensemble to recognize complex Named Entities in Bangla
- Title（参考訳）: semeval-2022 タスク11: バングラデシュの複雑な名前付きエンティティを認識するためのデータ拡張とアンサンブルの活用について
- Authors: Nazia Tasnim, Md. Istiak Hossain Shihab, Asif Shahriyar Sushmit,
Steven Bethard and Farig Sadeque
- Abstract要約: 複雑な名前付きエンティティの識別に関するSemEval 2022 Task 11へのコントリビューションについて述べる。
我々は、バングラ語でのみ事前訓練された複数のELECTRAベースのモデルのアンサンブルを活用している。
また、アーキテクチャ決定、データセットの強化、競合後の発見に関する実験の結果も提示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.963792253163247
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many areas, such as the biological and healthcare domain, artistic works, and
organization names, have nested, overlapping, discontinuous entity mentions
that may even be syntactically or semantically ambiguous in practice.
Traditional sequence tagging algorithms are unable to recognize these complex
mentions because they may violate the assumptions upon which sequence tagging
schemes are founded. In this paper, we describe our contribution to SemEval
2022 Task 11 on identifying such complex Named Entities. We have leveraged the
ensemble of multiple ELECTRA-based models that were exclusively pretrained on
the Bangla language with the performance of ELECTRA-based models pretrained on
English to achieve competitive performance on the Track-11. Besides providing a
system description, we will also present the outcomes of our experiments on
architectural decisions, dataset augmentations, and post-competition findings.
- Abstract（参考訳）: 生物学的・医療領域、芸術作品、組織名など多くの分野は、実際には構文的にも意味的にも曖昧であるかもしれない、ネストし、重複し、不連続な実体に言及している。
従来のシーケンスタグ付けアルゴリズムは、シーケンスタグ付けスキームが確立される仮定に違反する可能性があるため、これらの複雑な言及を認識できない。
本稿では,SemEval 2022 Task 11における,このような複雑な名前付きエンティティの同定への貢献について述べる。
我々は,バングラ語でのみ事前訓練された複数のELECTRAベースのモデルのアンサンブルを,英語で事前訓練されたELECTRAベースのモデルの性能を利用してトラック11の競争性能を実現した。
システム記述の提供に加えて、アーキテクチャ決定、データセットの強化、競合後の発見に関する実験の結果も提示します。
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