Fugu-MT 論文翻訳(概要): ANEC: An Amharic Named Entity Corpus and Transformer Based Recognizer

論文の概要: ANEC: An Amharic Named Entity Corpus and Transformer Based Recognizer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00785v1
Date: Sat, 2 Jul 2022 09:50:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-05 12:05:00.518308
Title: ANEC: An Amharic Named Entity Corpus and Transformer Based Recognizer
Title（参考訳）: ANEC: エンティティコーパスとトランスフォーマーベースの認識器
Authors: Ebrahim Chekol Jibril and A. C\"uneyd Tant\u{g}
Abstract要約: 本稿では,条件付きランダムフィールド層を用いた双方向長短期記憶に基づくAmharicというエンティティ認識システムを提案する。我々の名前付きエンティティ認識システムは93%のF_1スコアを達成しており、これはAmharicの名前付きエンティティ認識の新しい最先端結果である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Named Entity Recognition is an information extraction task that serves as a preprocessing step for other natural language processing tasks, such as machine translation, information retrieval, and question answering. Named entity recognition enables the identification of proper names as well as temporal and numeric expressions in an open domain text. For Semitic languages such as Arabic, Amharic, and Hebrew, the named entity recognition task is more challenging due to the heavily inflected structure of these languages. In this paper, we present an Amharic named entity recognition system based on bidirectional long short-term memory with a conditional random fields layer. We annotate a new Amharic named entity recognition dataset (8,070 sentences, which has 182,691 tokens) and apply Synthetic Minority Over-sampling Technique to our dataset to mitigate the imbalanced classification problem. Our named entity recognition system achieves an F_1 score of 93%, which is the new state-of-the-art result for Amharic named entity recognition.
Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識は、機械翻訳、情報検索、質問応答など他の自然言語処理タスクの前処理ステップとして機能する情報抽出タスクである。名前付きエンティティ認識は、オープンドメインのテキストで適切な名前と時間的および数値的な表現の識別を可能にする。アラビア語、アムハラ語、ヘブライ語のようなセム語では、これらの言語が強烈な構造を持つため、名前のついた実体認識タスクはより困難である。本稿では,条件付きランダムフィールド層を有する双方向長短期記憶に基づくAmharicという名前のエンティティ認識システムを提案する。我々はAmharicという新しいエンティティ認識データセット(182,691トークンを持つ8,070文)に注釈を付け、Synthetic Minority Over-Sampling Techniqueをデータセットに適用し、不均衡な分類問題を緩和する。名前付きエンティティ認識システムは,amharic名前付きエンティティ認識の新しい最先端結果であるf_1スコアを93%達成する。

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