論文の概要: UM6P-CS at SemEval-2022 Task 11: Enhancing Multilingual and Code-Mixed
Complex Named Entity Recognition via Pseudo Labels using Multilingual
Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13515v1
- Date: Thu, 28 Apr 2022 14:07:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-29 18:24:29.783252
- Title: UM6P-CS at SemEval-2022 Task 11: Enhancing Multilingual and Code-Mixed
Complex Named Entity Recognition via Pseudo Labels using Multilingual
Transformer
- Title（参考訳）: UM6P-CS at SemEval-2022 Task 11: Enhancing Multilingual and Code-Mixed Complex Named Entity Recognition via Pseudo Labels using Multilingual Transformer (英語)
- Authors: Abdellah El Mekki and Abdelkader El Mahdaouy and Mohammed Akallouch
and Ismail Berrada and Ahmed Khoumsi
- Abstract要約: 提案手法を多言語複合名前認識(MultiCoNER)共有タスクに導入する。
我々は,多言語変換器 XLM-RoBERTa が提供する文脈化表現を頼りに,多言語およびコード混合クエリの複雑な NER にアプローチする。
提案システムは多言語とコード混在したMultiCoNERのトラックにおいて,それぞれ6位と8位にランクされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.270980742378389
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Building real-world complex Named Entity Recognition (NER) systems is a
challenging task. This is due to the complexity and ambiguity of named entities
that appear in various contexts such as short input sentences, emerging
entities, and complex entities. Besides, real-world queries are mostly
malformed, as they can be code-mixed or multilingual, among other scenarios. In
this paper, we introduce our submitted system to the Multilingual Complex Named
Entity Recognition (MultiCoNER) shared task. We approach the complex NER for
multilingual and code-mixed queries, by relying on the contextualized
representation provided by the multilingual Transformer XLM-RoBERTa. In
addition to the CRF-based token classification layer, we incorporate a span
classification loss to recognize named entities spans. Furthermore, we use a
self-training mechanism to generate weakly-annotated data from a large
unlabeled dataset. Our proposed system is ranked 6th and 8th in the
multilingual and code-mixed MultiCoNER's tracks respectively.
- Abstract（参考訳）: 現実世界の複雑な名前付きエンティティ認識(NER)システムの構築は難しい作業である。
これは、短い入力文、新興エンティティ、複雑なエンティティといった様々なコンテキストに現れる名前付きエンティティの複雑さとあいまいさのためである。
さらに、実際のクエリは、コード混合や多言語化が可能なため、ほとんどが変形している。
本稿では,多言語複合型エンティティ認識(multiconer)共有タスクに提案するシステムを提案する。
我々は,多言語変換器 XLM-RoBERTa が提供する文脈化表現を頼りに,多言語およびコード混合クエリの複雑な NER にアプローチする。
CRFに基づくトークン分類層に加えて、名前付きエンティティを識別するためにスパン分類損失を組み込む。
さらに,大きなラベルなしデータセットから弱い注釈データを生成するために,自己学習機構を用いる。
提案システムは多言語とコード混在したMultiCoNERのトラックでそれぞれ6位と8位にランクされている。
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