論文の概要: Number Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03559v1
• Date: Sat, 7 May 2022 05:22:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-15 10:55:34.826124
• Title: Number Entity Recognition
• Title（参考訳）: 数値エンティティ認識
• Authors: Dhanasekar Sundararaman, Vivek Subramanian, Guoyin Wang, Liyan Xu, Lawrence Carin
• Abstract要約: 番号は他のワードトークンと同様に、自然言語処理(NLP)モデルを構築し、デプロイするテキストの必須コンポーネントである。 本研究では、最先端のNLPモデルの可能性を活用し、関連するタスクにおける性能向上能力の伝達を試みる。 提案した数値をエンティティに分類することで,手作りのFill-In-The-Blank (FITB)タスクや,関節埋め込みを用いた質問応答など,NLPモデルの性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.80137628972312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numbers are essential components of text, like any other word tokens, from which natural language processing (NLP) models are built and deployed. Though numbers are typically not accounted for distinctly in most NLP tasks, there is still an underlying amount of numeracy already exhibited by NLP models. In this work, we attempt to tap this potential of state-of-the-art NLP models and transfer their ability to boost performance in related tasks. Our proposed classification of numbers into entities helps NLP models perform well on several tasks, including a handcrafted Fill-In-The-Blank (FITB) task and on question answering using joint embeddings, outperforming the BERT and RoBERTa baseline classification.
• Abstract（参考訳）: 番号は他のワードトークンと同様に、自然言語処理(NLP)モデルを構築し、デプロイするテキストの必須コンポーネントである。 通常、ほとんどのNLPタスクでは数値は明確に説明されていないが、NLPモデルで既に示されている数値は根底にある。 本研究では,最先端nlpモデルの潜在能力を活用し,関連するタスクにおける性能向上能力の伝達を試みる。 提案した数値をエンティティに分類することで,手作りのFill-In-The-Blank (FITB)タスクやジョイント埋め込みを用いた質問応答,BERTとRoBERTaのベースライン分類よりも優れている。
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