論文の概要: Type-supervised sequence labeling based on the heterogeneous star graph for named entity recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10240v2
• Date: Fri, 21 Oct 2022 13:21:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 10:55:32.237640
• Title: Type-supervised sequence labeling based on the heterogeneous star graph for named entity recognition
• Title（参考訳）: 名前付きエンティティ認識のための異種星グラフに基づく型教師付きシーケンスラベリング
• Authors: Xueru Wen, Changjiang Zhou, Haotian Tang, Luguang Liang, Yu Jiang, Hong Qi
• Abstract要約: 本稿では,テキストノードとタイプノードを含む異種星グラフの表現学習について述べる。 モデルは、グラフ内のノードを更新した後、タイプ管理シーケンスラベリングを実行する。 NERデータセットの公開実験により、フラットなエンティティとネストされたエンティティの両方を抽出する際のモデルの有効性が明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.25916397918329
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition is a fundamental task in natural language processing, identifying the span and category of entities in unstructured texts. The traditional sequence labeling methodology ignores the nested entities, i.e. entities included in other entity mentions. Many approaches attempt to address this scenario, most of which rely on complex structures or have high computation complexity. The representation learning of the heterogeneous star graph containing text nodes and type nodes is investigated in this paper. In addition, we revise the graph attention mechanism into a hybrid form to address its unreasonableness in specific topologies. The model performs the type-supervised sequence labeling after updating nodes in the graph. The annotation scheme is an extension of the single-layer sequence labeling and is able to cope with the vast majority of nested entities. Extensive experiments on public NER datasets reveal the effectiveness of our model in extracting both flat and nested entities. The method achieved state-of-the-art performance on both flat and nested datasets. The significant improvement in accuracy reflects the superiority of the multi-layer labeling strategy.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識は、自然言語処理における基本的なタスクであり、非構造化テキストにおけるエンティティのスパンとカテゴリを識別する。 伝統的なシーケンスラベリング手法はネストされたエンティティ、すなわち他のエンティティの言及に含まれるエンティティを無視している。 多くのアプローチがこのシナリオに対処しようとするが、その多くは複雑な構造に依存しているか、計算の複雑さが高い。 本稿では,テキストノードと型ノードを含む異種星グラフの表現学習について検討する。 さらに,グラフアテンション機構をハイブリッド形式に改訂し,特定の位相におけるその不合理性に対処した。 モデルは、グラフ内のノードを更新した後、タイプ管理シーケンスラベリングを実行する。 アノテーションスキームは単一層シーケンスラベリングの拡張であり、ネストされたエンティティの大部分に対処することができる。 NERデータセットの大規模な実験により、フラットおよびネストされたエンティティを抽出する際のモデルの有効性が明らかとなった。 この手法はフラットデータセットとネストデータセットの両方で最先端のパフォーマンスを達成した。 精度の大幅な向上は、多層ラベリング戦略の優位性を反映している。

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