論文の概要: Self-Adaptive Named Entity Recognition by Retrieving Unstructured Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07523v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 05:10:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 16:24:56.941435
• Title: Self-Adaptive Named Entity Recognition by Retrieving Unstructured Knowledge
• Title（参考訳）: 非構造化知識の検索による自己適応型名前付きエンティティ認識
• Authors: Kosuke Nishida, Naoki Yoshinaga, Kyosuke Nishida
• Abstract要約: そこで本研究では,非構造化テキストから外部知識を抽出し,学習されていないエンティティの使い方を学習する自己適応型NERを提案する。 NERの有用な知識を検索するために、不確実なエンティティをクエリとして利用し、非構造化知識を検索する効果的な2段階モデルを設計する。 我々のモデルは、強いNERBERTベースラインを平均2.45ポイント上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.22663662693528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although named entity recognition (NER) helps us to extract various domain-specific entities from text (e.g., artists in the music domain), it is costly to create a large amount of training data or a structured knowledge base to perform accurate NER in the target domain. Here, we propose self-adaptive NER, where the model retrieves the external knowledge from unstructured text to learn the usage of entities that has not been learned well. To retrieve useful knowledge for NER, we design an effective two-stage model that retrieves unstructured knowledge using uncertain entities as queries. Our model first predicts the entities in the input and then finds the entities of which the prediction is not confident. Then, our model retrieves knowledge by using these uncertain entities as queries and concatenates the retrieved text to the original input to revise the prediction. Experiments on CrossNER datasets demonstrated that our model outperforms the strong NERBERT baseline by 2.45 points on average.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)はテキスト(例えば音楽領域のアーティスト)から様々なドメイン固有のエンティティを抽出するのに役立つが、ターゲットドメインで正確なNERを実行するための大量のトレーニングデータや構造化知識ベースを作成するのに費用がかかる。 そこで本研究では,非構造化テキストから外部知識を抽出し,未学習のエンティティの使い方を学習する自己適応型NERを提案する。 NERの有用な知識を検索するために、不確実なエンティティをクエリとして利用し、非構造化知識を検索する効果的な2段階モデルを設計する。 我々のモデルはまず入力中のエンティティを予測し、次にその予測が信頼できないエンティティを見つける。 そして、これらの不確定なエンティティをクエリとして使用して知識を検索し、検索したテキストを元の入力に結合して予測を改訂する。 CrossNERデータセットの実験では、我々のモデルは強いNERBERTベースラインを平均2.45ポイント上回った。

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