論文の概要: Transformer-Based Named Entity Recognition for French Using Adversarial Adaptation to Similar Domain Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03692v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 23:33:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 15:59:10.518361
• Title: Transformer-Based Named Entity Recognition for French Using Adversarial Adaptation to Similar Domain Corpora
• Title（参考訳）: 類似ドメインコーパスへの逆適応を用いたフランス語用トランスフォーマベース名前付きエンティティ認識
• Authors: Arjun Choudhry, Pankaj Gupta, Inder Khatri, Aaryan Gupta, Maxime Nicol, Marie-Jean Meurs, Dinesh Kumar Vishwakarma
• Abstract要約: 類似の領域や一般コーパスに対する逆適応を用いたフランス語に対する変換器に基づくNERアプローチを提案する。 我々は3つのラベル付きデータセットに対するアプローチを評価し、適応フレームワークが対応する非適応モデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.036698406367115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Named Entity Recognition (NER) involves the identification and classification of named entities in unstructured text into predefined classes. NER in languages with limited resources, like French, is still an open problem due to the lack of large, robust, labelled datasets. In this paper, we propose a transformer-based NER approach for French using adversarial adaptation to similar domain or general corpora for improved feature extraction and better generalization. We evaluate our approach on three labelled datasets and show that our adaptation framework outperforms the corresponding non-adaptive models for various combinations of transformer models, source datasets and target corpora.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識 (ner) は、未構造化テキスト内の名前付きエンティティを事前に定義されたクラスに識別および分類することを含む。 フランス語のような限られたリソースを持つ言語のNERは、大規模で堅牢なラベル付きデータセットがないため、依然としてオープンな問題である。 本稿では,類似領域や一般コーパスに対する逆適応を用いたフランス語の変換器に基づくNERアプローチを提案する。 3つのラベル付きデータセットに対するアプローチを評価し,その適応フレームワークがトランスフォーマモデル,ソースデータセット,ターゲットコーパスの組み合わせにおいて,対応する非適応モデルよりも優れていることを示す。

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