論文の概要: How to tackle an emerging topic? Combining strong and weak labels for Covid news NER

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15108v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 21:33:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 14:04:56.561227
• Title: How to tackle an emerging topic? Combining strong and weak labels for Covid news NER
• Title（参考訳）: 新たなトピックに取り組むには? Covid News NERの強力なラベルと弱いラベルを組み合わせる
• Authors: Aleksander Ficek, Fangyu Liu, Nigel Collier
• Abstract要約: 新型コロナウイルスニュースNERデータセット(COVIDNEWS-NER)について紹介する。 手書きの強ラベル付き文3000点と,弱ラベル付き文13,000点を自動生成する。 弱ラベルと強ラベルを併用したトレーニングの分析を行い,ConTROSTERのCOVIDNEWS-NERに対する効果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.90053968189156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Being able to train Named Entity Recognition (NER) models for emerging topics is crucial for many real-world applications especially in the medical domain where new topics are continuously evolving out of the scope of existing models and datasets. For a realistic evaluation setup, we introduce a novel COVID-19 news NER dataset (COVIDNEWS-NER) and release 3000 entries of hand annotated strongly labelled sentences and 13000 auto-generated weakly labelled sentences. Besides the dataset, we propose CONTROSTER, a recipe to strategically combine weak and strong labels in improving NER in an emerging topic through transfer learning. We show the effectiveness of CONTROSTER on COVIDNEWS-NER while providing analysis on combining weak and strong labels for training. Our key findings are: (1) Using weak data to formulate an initial backbone before tuning on strong data outperforms methods trained on only strong or weak data. (2) A combination of out-of-domain and in-domain weak label training is crucial and can overcome saturation when being training on weak labels from a single source.
• Abstract（参考訳）: 新たなトピックに名前付きエンティティ認識(NER)モデルをトレーニングできることは、特に既存のモデルやデータセットの範囲から新たなトピックが継続的に進化している医療領域において、多くの実世界のアプリケーションにとって不可欠である。 現実的な評価のために,新しいcovid-19 news nerデータセット(covidnews-ner)を導入し,アノテーション付き強いラベル付き文3000項目と,弱いラベル付き文13000項目を自動生成する。 提案するConTROSTERは,トランスファー学習を通じてNERを改善するために,弱いラベルと強いラベルを戦略的に組み合わせたレシピである。 弱ラベルと強ラベルを併用したトレーニングの分析を行い,ConTROSTERのCOVIDNEWS-NERに対する効果を示す。 1) 弱いデータを用いて初期バックボーンを定式化し, 強いデータや弱いデータのみをトレーニングした手法よりも優れていることを示す。 2)ドメイン外とドメイン内弱いラベルトレーニングの組み合わせは不可欠であり、単一のソースから弱いラベルをトレーニングする場合、飽和を克服することができる。

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