論文の概要: Global Pointer: Novel Efficient Span-based Approach for Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03054v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 09:19:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 12:06:22.697268
• Title: Global Pointer: Novel Efficient Span-based Approach for Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: Global Pointer: 名前付きエンティティ認識のための効率的なスパンベースアプローチ
• Authors: Jianlin Su, Ahmed Murtadha, Shengfeng Pan, Jing Hou, Jun Sun, Wanwei Huang, Bo Wen, Yunfeng Liu
• Abstract要約: 名前付きエンティティ認識(NER)タスクは、事前に定義されたセマンティックタイプに属するテキストからエンティティを識別することを目的としている。 フラットエンティティのための最先端のソリューション NER は、基盤となるテキストの詳細なセマンティック情報を取得するのが一般的である。 提案するNERフレームワークであるGlobal Pointer(GP)は,乗法的アテンション機構によって相対位置を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.226094340165499
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Named entity recognition (NER) task aims at identifying entities from a piece of text that belong to predefined semantic types such as person, location, organization, etc. The state-of-the-art solutions for flat entities NER commonly suffer from capturing the fine-grained semantic information in underlying texts. The existing span-based approaches overcome this limitation, but the computation time is still a concern. In this work, we propose a novel span-based NER framework, namely Global Pointer (GP), that leverages the relative positions through a multiplicative attention mechanism. The ultimate goal is to enable a global view that considers the beginning and the end positions to predict the entity. To this end, we design two modules to identify the head and the tail of a given entity to enable the inconsistency between the training and inference processes. Moreover, we introduce a novel classification loss function to address the imbalance label problem. In terms of parameters, we introduce a simple but effective approximate method to reduce the training parameters. We extensively evaluate GP on various benchmark datasets. Our extensive experiments demonstrate that GP can outperform the existing solution. Moreover, the experimental results show the efficacy of the introduced loss function compared to softmax and entropy alternatives.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(ner)タスクは、人、場所、組織など、予め定義された意味タイプに属するテキストからエンティティを識別することを目的としている。 フラットエンティティのための最先端のソリューション NER は、基盤となるテキストの詳細なセマンティック情報を取得するのが一般的である。 既存のスパンベースのアプローチはこの制限を克服しているが、計算時間はまだ問題である。 そこで本研究では,相対的な位置を乗法的注意機構を通じて活用する,新しいスパンベースNERフレームワークであるGlobal Pointer(GP)を提案する。 最終的な目標は、エンティティを予測するための開始と終了位置を考慮したグローバルなビューを可能にすることです。 この目的のために、トレーニングプロセスと推論プロセスの矛盾を可能にするために、与えられたエンティティの頭と尾を識別する2つのモジュールを設計する。 さらに,不均衡ラベル問題に対処するための新しい分類損失関数を提案する。 パラメータの面では、トレーニングパラメータを減らすための単純だが効果的な近似手法を提案する。 我々は様々なベンチマークデータセットでgpを広範囲に評価する。 GPが既存のソリューションより優れていることを示す大規模な実験を行った。 さらに, ソフトマックスおよびエントロピー代替品と比較して, 導入損失関数の有効性を示した。

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