論文の概要: Comparing Open Arabic Named Entity Recognition Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05857v1
• Date: Thu, 12 May 2022 03:16:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 13:50:39.437955
• Title: Comparing Open Arabic Named Entity Recognition Tools
• Title（参考訳）: Open Arabic Named Entity Recognition Toolsの比較
• Authors: Abdullah Aldumaykhi, Saad Otai, Abdulkareem Alsudais
• Abstract要約: 本研究の目的は,CAMeL,Hatmi,Stanzaの3つのオープンアラビアNERツールの性能を比較し,評価することである。 我々は、MSAで書かれた30記事からなるコーパスを収集し、その人物、組織、位置のすべてのエンティティを手動で注釈付けした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The main objective of this paper is to compare and evaluate the performances of three open Arabic NER tools: CAMeL, Hatmi, and Stanza. We collected a corpus consisting of 30 articles written in MSA and manually annotated all the entities of the person, organization, and location types at the article (document) level. Our results suggest a similarity between Stanza and Hatmi with the latter receiving the highest F1 score for the three entity types. However, CAMeL achieved the highest precision values for names of people and organizations. Following this, we implemented a "merge" method that combined the results from the three tools and a "vote" method that tagged named entities only when two of the three identified them as entities. Our results showed that merging achieved the highest overall F1 scores. Moreover, merging had the highest recall values while voting had the highest precision values for the three entity types. This indicates that merging is more suitable when recall is desired, while voting is optimal when precision is required. Finally, we collected a corpus of 21,635 articles related to COVID-19 and applied the merge and vote methods. Our analysis demonstrates the tradeoff between precision and recall for the two methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,CAMeL,Hatmi,Stanzaの3つのオープンアラビアNERツールの性能を比較し,評価することである。 我々は、MSAで書かれた30記事からなるコーパスを収集し、記事(文書)レベルにおいて、人物、組織、場所のすべてのエンティティを手動で注釈付けした。 その結果, スタンザとハトミの類似性が示唆され, スタンザとハトミは3つのエンティティタイプで最も高いf1スコアを得た。 しかし、CAMeLは人や組織の名前の精度が最も高かった。 次に,3つのツールから得られた結果を組み合わせた"マージ"手法と,3つのうち2つがエンティティと認識した場合にのみ,名前付きエンティティをタグ付けする"ボイト"手法を実装した。 以上の結果から, 合併はF1スコアの最高値となった。 さらに、合併は最も高いリコール値を持ち、投票は3つのエンティティタイプに対して最も高い精度の値を持っていた。 これは、マージがリコールが望まれるときにより適しており、一方、投票は精度が必要なときに最適であることを示している。 最後に,新型コロナウイルス関連記事21,635件のコーパスを収集し,マージ法と投票法を適用した。 本分析は,この2つの手法の精度とリコールのトレードオフを示す。

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