論文の概要: TERMinator: A system for scientific texts processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14854v1
- Date: Thu, 29 Sep 2022 15:14:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-30 17:12:21.633429
- Title: TERMinator: A system for scientific texts processing
- Title（参考訳）: TERMinator:科学テキスト処理システム
- Authors: Elena Bruches, Olga Tikhobaeva, Yana Dementyeva, Tatiana Batura
- Abstract要約: 本稿では,学術文献から実体の抽出とそれらの意味的関係について述べる。
本稿では,2つのタスクに対するアノテーションを含むデータセットと,言語モデルが単語認識に与える影響を研究するためのTERMinatorと呼ばれるシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper is devoted to the extraction of entities and semantic relations
between them from scientific texts, where we consider scientific terms as
entities. In this paper, we present a dataset that includes annotations for two
tasks and develop a system called TERMinator for the study of the influence of
language models on term recognition and comparison of different approaches for
relation extraction. Experiments show that language models pre-trained on the
target language are not always show the best performance. Also adding some
heuristic approaches may improve the overall quality of the particular task.
The developed tool and the annotated corpus are publicly available at
https://github.com/iis-research-team/terminator and may be useful for other
researchers.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,科学用語を実体とみなす科学文献から,実体の抽出とそれら間の意味的関係について考察する。
本稿では,2つのタスクに対するアノテーションを含むデータセットを提案し,言語モデルが単語認識に与える影響と関係抽出のための異なるアプローチの比較を行うためのTERMinatorと呼ばれるシステムを開発した。
実験によると、ターゲット言語で事前トレーニングされた言語モデルは、必ずしも最高のパフォーマンスを示すとは限らない。
また、ヒューリスティックなアプローチを追加することで、特定のタスクの全体的な品質が向上する可能性がある。
開発ツールと注釈付きコーパスはhttps://github.com/iis-research-team/terminatorで公開されている。
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