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。

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