論文の概要: SpanProto: A Two-stage Span-based Prototypical Network for Few-shot Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09049v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 12:59:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:33:09.856330
• Title: SpanProto: A Two-stage Span-based Prototypical Network for Few-shot Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: spanproto: 2段階のスパンベースのプロトタイプネットワーク
• Authors: Jianing Wang, Chengyu Wang, Chuanqi Tan, Minghui Qiu, Songfang Huang, Jun Huang, Ming Gao
• Abstract要約: 名前付きエンティティ認識(NER)は、アノテーション付きデータが少ない名前付きエンティティを識別することを目的としている。 そこで本研究では,2段階のアプローチを用いて,数発のNERに対処するセミナルスパンベースプロトタイプネットワーク(SpanProto)を提案する。 スパン抽出の段階では、逐次タグを大域境界行列に変換し、モデルが明示的な境界情報に集中できるようにする。 分類に言及するために、原型学習を活用してラベル付きスパンのセマンティック表現をキャプチャし、新しいクラスエンティティへの適応性を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.012327072558975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Few-shot Named Entity Recognition (NER) aims to identify named entities with very little annotated data. Previous methods solve this problem based on token-wise classification, which ignores the information of entity boundaries, and inevitably the performance is affected by the massive non-entity tokens. To this end, we propose a seminal span-based prototypical network (SpanProto) that tackles few-shot NER via a two-stage approach, including span extraction and mention classification. In the span extraction stage, we transform the sequential tags into a global boundary matrix, enabling the model to focus on the explicit boundary information. For mention classification, we leverage prototypical learning to capture the semantic representations for each labeled span and make the model better adapt to novel-class entities. To further improve the model performance, we split out the false positives generated by the span extractor but not labeled in the current episode set, and then present a margin-based loss to separate them from each prototype region. Experiments over multiple benchmarks demonstrate that our model outperforms strong baselines by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、アノテーション付きデータが少ない名前付きエンティティを識別することを目的としている。 以前の方法では、エンティティ境界の情報を無視し、必然的に巨大な非エンティティトークンによってパフォーマンスが影響を受けるトークン単位での分類に基づいてこの問題を解決する。 そこで本研究では,スパン抽出と参照分類を含む2段階アプローチにより,数発のNERに対処するセミナルスパンベースプロトタイプネットワーク(SpanProto)を提案する。 スパン抽出の段階では、逐次タグを大域境界行列に変換し、モデルが明示的な境界情報に集中できるようにする。 分類に言及するために、原型学習を活用してラベル付きスパンのセマンティック表現をキャプチャし、新しいクラスエンティティへの適応性を向上する。 モデル性能をさらに向上させるために,スパン抽出器が生成した偽陽性を現在のエピソードセットにラベル付けせずに分離し,マージンベース損失を提示して各プロトタイプ領域から分離する。 複数のベンチマーク実験により、我々のモデルは大きなマージンで強いベースラインを上回ります。

関連論文リスト

• Hybrid Multi-stage Decoding for Few-shot NER with Entity-aware Contrastive Learning [32.62763647036567]
  名前付きエンティティ認識は、ラベル付けされたいくつかの例に基づいて、新しいタイプの名前付きエンティティを識別できる。 MsFNER(Entity-Aware Contrastive Learning)を用いたFew-shot NERのためのハイブリッド多段復号法を提案する。 MsFNERは一般的なNERを、エンティティスパン検出とエンティティ分類の2つのステージに分割する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T12:31:09Z)
• PromptNER: A Prompting Method for Few-shot Named Entity Recognition via k Nearest Neighbor Search [56.81939214465558]
  本稿では,近距離探索による数発NERの新規プロンプト法であるPromptNERを提案する。 我々は、エンティティカテゴリ情報を含むプロンプトを使用してラベルのプロトタイプを構築する。 Few-NERDデータセットとCrossNERデータセットの広範な実験により,本モデルが最先端手法よりも優れた性能を発揮することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-20T15:47:59Z)
• Decomposed Meta-Learning for Few-Shot Named Entity Recognition [32.515795881027074]
  NER (Few-shot named entity recognition) システムは、いくつかのラベル付き例に基づいて、新しい名前付きエンティティを認識することを目的としている。 本稿ではメタラーニングを用いた数発のスパン検出と数発のエンティティタイピングに取り組むメタラーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T12:46:23Z)
• X2Parser: Cross-Lingual and Cross-Domain Framework for Task-Oriented Compositional Semantic Parsing [51.81533991497547]
  タスク指向コンポジションセマンティックパーシング(TCSP)は複雑なネストされたユーザクエリを処理する。 本報告では,TCSPの変換可能なクロスランガルとクロスドメインを比較した。 本稿では,フラット化意図とスロット表現を別々に予測し,両方の予測タスクをシーケンスラベリング問題にキャストすることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T16:40:05Z)
• A Sequence-to-Set Network for Nested Named Entity Recognition [38.05786148160635]
  ネストNERのための新しいシーケンス・ツー・セットニューラルネットワークを提案する。 我々は、非自己回帰デコーダを使用して、1回のパスで最終的なエンティティセットを予測する。 実験により, ネストした3つのNERコーパスに対して, 提案モデルが最先端となることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T03:10:04Z)
• Part-aware Prototype Network for Few-shot Semantic Segmentation [50.581647306020095]
  本稿では,プロトタイプ表現に基づく新規な数ショットセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、全体論的なクラス表現を、部分認識型プロトタイプのセットに分解することです。 提案する部分認識型プロトタイプを生成・拡張する新しいグラフニューラルネットワークモデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T11:03:09Z)
• Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation [138.80825169240302]
  本稿では,新しい注意型マルチプロトタイプトランスダクティブ・ショットポイント・クラウドセマンティックセマンティック・セマンティクス法を提案する。 提案手法は,雲のセマンティックセマンティックセグメンテーション設定の違いによるベースラインに比べて,顕著で一貫した改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T08:05:25Z)
• Named Entity Recognition without Labelled Data: A Weak Supervision Approach [23.05371427663683]
  本稿では,ラベル付きデータがない場合のNERモデルの学習方法を提案する。 このアプローチは、ターゲットドメインからテキストを自動的にアノテートするために、幅広いラベリング関数に依存している。 シーケンスラベリングモデルは、最終的にこの統一アノテーションに基づいて訓練することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T12:29:55Z)
• Zero-Resource Cross-Domain Named Entity Recognition [68.83177074227598]
  既存のドメイン名付きエンティティ認識モデルは、多くのラベルなしコーパスや、ターゲットドメイン内のラベル付きNERトレーニングデータに依存している。 外部リソースを一切使用しないドメイン間NERモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T09:04:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。