Fugu-MT 論文翻訳(概要): Syntax-driven Data Augmentation for Named Entity Recognition

論文の概要: Syntax-driven Data Augmentation for Named Entity Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06957v1
Date: Mon, 15 Aug 2022 01:24:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-16 12:57:12.432759
Title: Syntax-driven Data Augmentation for Named Entity Recognition
Title（参考訳）: 名前付きエンティティ認識のための構文駆動データ拡張
Authors: Arie Pratama Sutiono, Gus Hahn-Powell
Abstract要約: 低リソース設定では、データ拡張戦略が一般的に活用され、パフォーマンスが向上する。名前付きエンティティ認識を改善するために,簡易なマスク付き言語モデル置換法と選択木変異を用いた拡張法を比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0603554929274908
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In low resource settings, data augmentation strategies are commonly leveraged to improve performance. Numerous approaches have attempted document-level augmentation (e.g., text classification), but few studies have explored token-level augmentation. Performed naively, data augmentation can produce semantically incongruent and ungrammatical examples. In this work, we compare simple masked language model replacement and an augmentation method using constituency tree mutations to improve the performance of named entity recognition in low-resource settings with the aim of preserving linguistic cohesion of the augmented sentences.
Abstract（参考訳）: 低リソース環境では、データ拡張戦略は一般的にパフォーマンスを改善するために利用される。文書レベルの拡張(テキスト分類など)を試みているが、トークンレベルの拡張を探求する研究はほとんどない。直感的には、データ拡張は意味的に一貫性のない非文法的な例を生成することができる。本研究では,単純なマスキング型言語モデル置換法と構成木変異を用いた拡張法を比較し,拡張文の言語結合を保ちながら,低リソース環境における名前付きエンティティ認識の性能を向上させる。

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