論文の概要: End-to-End Entity Detection with Proposer and Regressor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10260v5
• Date: Mon, 22 May 2023 09:10:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 05:25:48.072948
• Title: End-to-End Entity Detection with Proposer and Regressor
• Title（参考訳）: ProposerとRegressorによるエンドツーエンドエンティティ検出
• Authors: Xueru Wen, Changjiang Zhou, Haotian Tang, Luguang Liang, Yu Jiang, Hong Qi
• Abstract要約: ネストされた実体認識は ネストシナリオの存在に対して 広範囲に注意を払っている 本稿では,提案手法と回帰器を用いたエンドツーエンドのエンティティ検出手法を提案する。 WeboNER データセットでは GENIA データセットでは 80.74 ,WeiboNER データセットでは 72.38 という,最先端の F1 スコアが得られた。
• 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 traditional task in natural language processing. In particular, nested entity recognition receives extensive attention for the widespread existence of the nesting scenario. The latest research migrates the well-established paradigm of set prediction in object detection to cope with entity nesting. However, the manual creation of query vectors, which fail to adapt to the rich semantic information in the context, limits these approaches. An end-to-end entity detection approach with proposer and regressor is presented in this paper to tackle the issues. First, the proposer utilizes the feature pyramid network to generate high-quality entity proposals. Then, the regressor refines the proposals for generating the final prediction. The model adopts encoder-only architecture and thus obtains the advantages of the richness of query semantics, high precision of entity localization, and easiness of model training. Moreover, we introduce the novel spatially modulated attention and progressive refinement for further improvement. Extensive experiments demonstrate that our model achieves advanced performance in flat and nested NER, achieving a new state-of-the-art F1 score of 80.74 on the GENIA dataset and 72.38 on the WeiboNER dataset.
• 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伝統的なタスクである。 特にネストされたエンティティ認識は、ネストシナリオが広く存在することに広く注目されている。 最新の研究は、オブジェクト検出における集合予測の確立したパラダイムを、エンティティのネストに対処するために移行した。 しかし、コンテキスト内のリッチなセマンティック情報に適応できないクエリベクトルを手動で作成することで、これらのアプローチは制限される。 本稿では,提案手法と回帰器を用いたエンドツーエンドのエンティティ検出手法を提案する。 まず,特徴ピラミッドネットワークを用いて高品質なエンティティの提案を行う。 そして、回帰器は最終予測を生成するための提案を洗練する。 このモデルはエンコーダのみのアーキテクチャを採用し、クエリセマンティクスの豊かさ、エンティティローカライゼーションの高精度化、モデルトレーニングの容易性といった利点を享受する。 さらに,新たな空間変調注意と漸進的洗練を導入し,さらなる改善を図る。 広汎な実験により、我々のモデルは平らでネストしたNERで高度な性能を達成し、GENIAデータセットでは80.74、WeiboNERデータセットでは72.38という新しい最先端のF1スコアを達成した。

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