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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07523v3
• Date: Tue, 6 Jun 2023 14:30:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 21:45:35.038603
• 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: 自己適応的NERは、構造化されていないテキストから外部知識を取得し、十分に学習されていないエンティティの使用法を学ぶ。 我々のモデルはF1計量において強いベースラインを2.35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 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, which retrieves external knowledge from unstructured text to learn the usages of entities that have 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 predicts the entities in the input and then finds those of which the prediction is not confident. Then, it 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 strong baselines by 2.35 points in F1 metric.
• 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)からドメイン固有のエンティティを抽出するのに役立ちますが、ターゲット領域で正確なNERを実行するために、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コストがかかります。 本稿では,未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用法を学ぶ自己適応型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。 我々のモデルは入力内のエンティティを予測し、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、これらの不確実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。 クロスナーデータセットの実験により、このモデルはf1メトリックの強いベースラインを2.35ポイント上回った。

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