論文の概要: AsNER -- Annotated Dataset and Baseline for Assamese Named Entity recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03422v1
• Date: Thu, 7 Jul 2022 16:45:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 12:53:28.209783
• Title: AsNER -- Annotated Dataset and Baseline for Assamese Named Entity recognition
• Title（参考訳）: AsNER -- アノテーション付きデータセットとAssamese Named Entity Recognitionのベースライン
• Authors: Dhrubajyoti Pathak, Sukumar Nandi, Priyankoo Sarmah
• Abstract要約: 提案されたNERデータセットは、ディープニューラルネットワークベースのアサマセ言語処理のための重要なリソースである可能性が高い。 我々は、NERモデルをトレーニングしてデータセットをベンチマークし、教師付きエンティティ認識のための最先端アーキテクチャを用いて評価する。 全てのベースラインの中で最も高いF1スコアは、単語埋め込み法として MuRIL を使用する場合、80.69%の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.252817150901275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present the AsNER, a named entity annotation dataset for low resource Assamese language with a baseline Assamese NER model. The dataset contains about 99k tokens comprised of text from the speech of the Prime Minister of India and Assamese play. It also contains person names, location names and addresses. The proposed NER dataset is likely to be a significant resource for deep neural based Assamese language processing. We benchmark the dataset by training NER models and evaluating using state-of-the-art architectures for supervised named entity recognition (NER) such as Fasttext, BERT, XLM-R, FLAIR, MuRIL etc. We implement several baseline approaches with state-of-the-art sequence tagging Bi-LSTM-CRF architecture. The highest F1-score among all baselines achieves an accuracy of 80.69% when using MuRIL as a word embedding method. The annotated dataset and the top performing model are made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 我々は,assamese nerモデルに基づく低リソースassamese言語のための名前付きエンティティアノテーションデータセットasnerを提案する。 データセットには、インド首相の演説とアッサム劇のテキストからなる約99kトークンが含まれている。 また、人物名、住所、住所も含む。 提案されたnerデータセットは、ディープニューラルベースのアッサム言語処理の重要なリソースである可能性が高い。 我々は、NERモデルをトレーニングし、Fasttext, BERT, XLM-R, FLAIR, MuRILなどの教師付きエンティティ認識(NER)のための最先端アーキテクチャを用いて、データセットをベンチマークする。 我々は、最先端のシーケンスタギングBi-LSTM-CRFアーキテクチャを用いて、いくつかのベースラインアプローチを実装した。 全てのベースラインの中で最も高いF1スコアは、単語埋め込み法として MuRIL を使用する場合、80.69%の精度を達成する。 注釈付きデータセットとトップパフォーマンスモデルが公開されている。

関連論文リスト

• "I've Heard of You!": Generate Spoken Named Entity Recognition Data for Unseen Entities [59.22329574700317]
  名前付きエンティティ認識(NER)は、名前付きエンティティを音声から識別することを目的としている。 しかし、新しい名前のエンティティが毎日現れ、Spoken NERデータに注釈をつけるのはコストがかかる。 そこで本稿では,NEDに基づく音声NERデータ生成手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-26T07:43:18Z)
• A Multi-way Parallel Named Entity Annotated Corpus for English, Tamil and Sinhala [0.8675380166590487]
  本報告では, 名前付きエンティティ (NE) を付加した英語-タミル・シンハラコーパスについて述べる。 事前訓練された多言語言語モデル(mLM)を用いて、シンハラとタミルのデータセット上で、新しいベンチマークNER(Named Entity Recognition)結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T00:28:31Z)
• XTREME-UP: A User-Centric Scarce-Data Benchmark for Under-Represented Languages [105.54207724678767]
  データ不足は、多言語NLPシステムの開発において重要な問題である。 我々はXTREME-UPを提案する。XTREME-UPはゼロショットではなく、希少なデータシナリオに焦点を当てたベンチマークである。 XTREME-UPは、88言語にまたがる言語モデルが、9つのキーとなるユーザー中心技術上で機能する能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T18:00:03Z)
• Disambiguation of Company names via Deep Recurrent Networks [101.90357454833845]
  企業名文字列の埋め込みである教師付き学習を通じて,Siamese LSTM Network を抽出する手法を提案する。 私たちは、ラベル付けされるサンプルを優先するActive Learningアプローチが、より効率的な全体的な学習パイプラインをもたらす方法を分析します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T15:07:57Z)
• CROP: Zero-shot Cross-lingual Named Entity Recognition with Multilingual Labeled Sequence Translation [113.99145386490639]
  言語間NERは、整列した言語間表現や機械翻訳結果を通じて、言語間で知識を伝達することができる。 ゼロショット言語間NERを実現するために,クロスランガル・エンティティ・プロジェクション・フレームワーク(CROP)を提案する。 多言語ラベル付きシーケンス翻訳モデルを用いて、タグ付けされたシーケンスをターゲット言語に投影し、ターゲットの原文にラベル付けする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T13:32:36Z)
• HiNER: A Large Hindi Named Entity Recognition Dataset [29.300418937509317]
  本稿では,11個のタグを付加した109,146文と2,220,856トークンを含む標準Hindi NERデータセットをリリースする。 データセット内のタグセットの統計は、特に人、場所、組織といった著名なクラスにおいて、タグ単位の分布が健全であることを示している。 我々のデータセットは、すべてのタグで重み付けされたF1スコア88.78、タグセットが崩壊したときに92.22を達成するのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T19:14:21Z)
• Mono vs Multilingual BERT: A Case Study in Hindi and Marathi Named Entity Recognition [0.7874708385247353]
  我々は、ヒンディー語やマラタイ語のような低リソースのインドの言語について、NERについて検討する。 BERTのさまざまなバリエーションであるbase-BERT、RoBERTa、AlBERTについて検討し、公開されているHindiおよびMarathi NERデータセットでそれらをベンチマークする。 モノリンガルのMahaRoBERTaモデルがMarathi NERに最適であるのに対し,マルチリンガルのXLM-RoBERTaはHindi NERに最適であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T07:50:41Z)
• An Open-Source Dataset and A Multi-Task Model for Malay Named Entity Recognition [3.511753382329252]
  マレーNERデータセット(MYNER)を28,991文(384万個以上)で構築する。 NERトレーニングを明示的かつ暗黙的に改善するために、補助的なタスクである境界検出が導入されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T03:29:25Z)
• MobIE: A German Dataset for Named Entity Recognition, Entity Linking and Relation Extraction in the Mobility Domain [76.21775236904185]
  データセットは3,232のソーシャルメディアテキストと91Kトークンによるトラフィックレポートで構成され、20.5Kアノテーション付きエンティティを含んでいる。 データセットのサブセットには,7つのモビリティ関連,n-ary関係型がアノテートされている。 私たちの知る限りでは、NER、EL、REのアノテーションを組み合わせた最初のドイツ語データセットです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T08:21:50Z)
• Zero-Resource Cross-Domain Named Entity Recognition [68.83177074227598]
  既存のドメイン名付きエンティティ認識モデルは、多くのラベルなしコーパスや、ターゲットドメイン内のラベル付きNERトレーニングデータに依存している。 外部リソースを一切使用しないドメイン間NERモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T09:04:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。