論文の概要: Automatic Creation of Named Entity Recognition Datasets by Querying Phrase Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07586v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 07:36:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 16:36:10.993438
• Title: Automatic Creation of Named Entity Recognition Datasets by Querying Phrase Representations
• Title（参考訳）: フレーズ表現検索による名前付きエンティティ認識データセットの自動生成
• Authors: Hyunjae Kim, Jaehyo Yoo, Seunghyun Yoon, Jaewoo Kang
• Abstract要約: ほとんどの弱教師付きエンティティ認識モデルは、専門家によって提供されるドメイン固有の辞書に依存している。 本稿では,ハイカバレッジ辞書を効率的に作成するための単語埋め込み検索を提案する。 また,高被覆辞書を用いたNERデータセットを生成する新しいフレームワークであるHighGENを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.00016240535205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most weakly supervised named entity recognition (NER) models rely on domain-specific dictionaries provided by experts. This approach is infeasible in many domains where dictionaries do not exist. While a phrase retrieval model was used to construct pseudo-dictionaries with entities retrieved from Wikipedia automatically in a recent study, these dictionaries often have limited coverage because the retriever is likely to retrieve popular entities rather than rare ones. In this study, a phrase embedding search to efficiently create high-coverage dictionaries is presented. Specifically, the reformulation of natural language queries into phrase representations allows the retriever to search a space densely populated with various entities. In addition, we present a novel framework, HighGEN, that generates NER datasets with high-coverage dictionaries obtained using the phrase embedding search. HighGEN generates weak labels based on the distance between the embeddings of a candidate phrase and target entity type to reduce the noise in high-coverage dictionaries. We compare HighGEN with current weakly supervised NER models on six NER benchmarks and demonstrate the superiority of our models.
• Abstract（参考訳）: 殆どの弱い教師付き名前付きエンティティ認識(ner)モデルは専門家が提供したドメイン固有辞書に依存している。 このアプローチは辞書が存在しない多くのドメインでは実現不可能である。 最近の研究では、句検索モデルがwikipediaから抽出されたエンティティを持つ疑似辞書を構築するのに使われたが、これらの辞書は、レトリバーが珍しいものよりも人気の高いエンティティを検索する可能性が高いため、カバーが限られていることが多い。 本研究では,高被覆辞書を効率的に作成するためのフレーズ埋め込み検索を提案する。 具体的には、自然言語クエリを句表現に再構成することで、レトリバーは様々な実体が密集した空間を探索することができる。 さらに, 単語埋め込み検索を用いて高被覆辞書を用いたNERデータセットを生成する新しいフレームワークであるHighGENを提案する。 HighGENは、候補句の埋め込みとターゲットエンティティタイプとの距離に基づいて弱いラベルを生成し、ハイカバレッジ辞書のノイズを低減する。 6つの NER ベンチマークにおいて,HyGEN と現在の弱教師付き NER モデルを比較し,その優位性を実証した。

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