論文の概要: DualNER: A Dual-Teaching framework for Zero-shot Cross-lingual Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08104v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 12:50:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 14:36:36.119805
• Title: DualNER: A Dual-Teaching framework for Zero-shot Cross-lingual Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: DualNER: ゼロショット言語間の名前付きエンティティ認識のためのデュアルティーチングフレームワーク
• Authors: Jiali Zeng, Yufan Jiang, Yongjing Yin, Xu Wang, Binghuai Lin, Yunbo Cao
• Abstract要約: DualNERは、注釈付きソース言語コーパスとラベルなしターゲット言語テキストの両方をフル活用するためのフレームワークである。 NERの2つの相補的な学習パラダイム、すなわちシーケンスラベリングとスパン予測を統合マルチタスクフレームワークに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.245171237640502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present DualNER, a simple and effective framework to make full use of both annotated source language corpus and unlabeled target language text for zero-shot cross-lingual named entity recognition (NER). In particular, we combine two complementary learning paradigms of NER, i.e., sequence labeling and span prediction, into a unified multi-task framework. After obtaining a sufficient NER model trained on the source data, we further train it on the target data in a {\it dual-teaching} manner, in which the pseudo-labels for one task are constructed from the prediction of the other task. Moreover, based on the span prediction, an entity-aware regularization is proposed to enhance the intrinsic cross-lingual alignment between the same entities in different languages. Experiments and analysis demonstrate the effectiveness of our DualNER. Code is available at https://github.com/lemon0830/dualNER.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ゼロショットクロスリンガル・エンティティ認識(ner)のための注釈付きソース言語コーパスとラベルなしターゲット言語テキストの両方をフル活用するための,単純かつ効果的なフレームワークであるdualnerを提案する。 特に,nerの2つの相補的な学習パラダイム,すなわちシーケンスラベリングとスパン予測を統合マルチタスクフレームワークに統合した。 ソースデータに基づいて訓練された十分なNERモデルを得た後、他のタスクの予測から1つのタスクの擬似ラベルが構築されるように、ターゲットデータに対してさらに訓練を行う。 さらに、スパン予測に基づいて、異なる言語における同一エンティティ間の固有の言語間アライメントを強化するために、エンティティ認識の正規化を提案する。 実験と分析によりDualNERの有効性が示された。 コードはhttps://github.com/lemon0830/dualNERで入手できる。

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