論文の概要: TOE: A Grid-Tagging Discontinuous NER Model Enhanced by Embedding Tag/Word Relations and More Fine-Grained Tags

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00684v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 18:17:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 12:08:11.419969
• Title: TOE: A Grid-Tagging Discontinuous NER Model Enhanced by Embedding Tag/Word Relations and More Fine-Grained Tags
• Title（参考訳）: TOE: タグ/ワード関係とより微細なタグを組み込んだグリッドタグ不連続NERモデル
• Authors: Jiang Liu, Donghong Ji, Jingye Li, Dongdong Xie, Chong Teng, Liang Zhao and Fei Li
• Abstract要約: 本稿では不連続なエンティティ認識のための競合グリッドタグモデルを提案する。 我々は2種類のタグ指向強化機構を最先端(SOTA)グリッドタグモデルに組み込む。 本モデルでは, 約0.83%, 0.05%, 0.66%のSOTAをF1で推し進め, 有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.95446649391798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: So far, discontinuous named entity recognition (NER) has received increasing research attention and many related methods have surged such as hypergraph-based methods, span-based methods, and sequence-to-sequence (Seq2Seq) methods, etc. However, these methods more or less suffer from some problems such as decoding ambiguity and efficiency, which limit their performance. Recently, grid-tagging methods, which benefit from the flexible design of tagging systems and model architectures, have shown superiority to adapt for various information extraction tasks. In this paper, we follow the line of such methods and propose a competitive grid-tagging model for discontinuous NER. We call our model TOE because we incorporate two kinds of Tag-Oriented Enhancement mechanisms into a state-of-the-art (SOTA) grid-tagging model that casts the NER problem into word-word relationship prediction. First, we design a Tag Representation Embedding Module (TREM) to force our model to consider not only word-word relationships but also word-tag and tag-tag relationships. Concretely, we construct tag representations and embed them into TREM, so that TREM can treat tag and word representations as queries/keys/values and utilize self-attention to model their relationships. On the other hand, motivated by the Next-Neighboring-Word (NNW) and Tail-Head-Word (THW) tags in the SOTA model, we add two new symmetric tags, namely Previous-Neighboring-Word (PNW) and Head-Tail-Word (HTW), to model more fine-grained word-word relationships and alleviate error propagation from tag prediction. In the experiments of three benchmark datasets, namely CADEC, ShARe13 and ShARe14, our TOE model pushes the SOTA results by about 0.83%, 0.05% and 0.66% in F1, demonstrating its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: これまでのところ、不連続な名前付きエンティティ認識(ner)は研究の注目を集めており、ハイパーグラフベースメソッド、スパンベースメソッド、シーケンスツーシーケンス(seq2seq)メソッドなど、関連する多くの方法が急増している。 しかし、これらの手法は多かれ少なかれ曖昧さや効率性などの問題に悩まされ、性能が制限される。 近年,タギングシステムやモデルアーキテクチャのフレキシブルな設計の恩恵を受けるグリッドタギング手法が,様々な情報抽出タスクに適応できることが示されている。 本稿では,このような手法の系統を追従し,不連続nerの競合的グリッドタグモデルを提案する。 我々は,2種類のタグ指向拡張機構を,NER問題を単語関係予測に投入する最先端(SOTA)グリッドタグモデルに組み込むため,このモデルをTOEと呼ぶ。 まず, タッグ表現埋め込みモジュール (trem) を設計し, 単語間関係だけでなく, 単語間タグとタグ間関係も考慮させた。 具体的には、タグ表現を構築し、TREMに埋め込むことにより、TREMはタグ表現と単語表現をクエリ/キー/値として扱い、自己認識を利用して関係をモデル化する。 一方、SOTAモデルでは、Next-Neighboring-Word(NNW)とTail-Head-Word(THW)タグをモチベーションとして、2つの対称タグ、すなわちPrevious-Neighboring-Word(PNW)とHead-Tail-Word(HTW)を追加し、よりきめ細かい単語関係をモデル化し、タグ予測からエラー伝達を緩和する。 CADEC、ShARe13、ShARe14という3つのベンチマークデータセットの実験では、私たちのTOEモデルは、F1のSOTA結果を約0.83%、0.05%、0.66%押し上げ、その効果を実証しています。

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