Fugu-MT 論文翻訳(概要): Building and Evaluating Universal Named-Entity Recognition English corpus

論文の概要: Building and Evaluating Universal Named-Entity Recognition English corpus

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07162v1
Date: Wed, 14 Dec 2022 11:32:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-15 14:54:08.356803
Title: Building and Evaluating Universal Named-Entity Recognition English corpus
Title（参考訳）: ユニバーサル名前付きエンティティ認識英語コーパスの構築と評価
Authors: Diego Alves, Gaurish Thakkar, Marko Tadi\'c
Abstract要約: 本稿では、自動的にアノテーション付きコーパスを生成するためのUniversal Named Entity Frameworkの適用について述べる。ウィキペディアのデータとメタデータとDBpedia情報を抽出するワークフローを用いて、説明と評価を行う英語データセットを生成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This article presents the application of the Universal Named Entity framework to generate automatically annotated corpora. By using a workflow that extracts Wikipedia data and meta-data and DBpedia information, we generated an English dataset which is described and evaluated. Furthermore, we conducted a set of experiments to improve the annotations in terms of precision, recall, and F1-measure. The final dataset is available and the established workflow can be applied to any language with existing Wikipedia and DBpedia. As part of future research, we intend to continue improving the annotation process and extend it to other languages.
Abstract（参考訳）: 本稿では、ユニバーサルネーム付きエンティティフレームワークを用いて、自動注釈付きコーパスを生成する。ウィキペディアのデータとメタデータとDBpedia情報を抽出するワークフローを用いて、説明と評価を行う英語データセットを生成した。さらに、精度、リコール、およびf1測定の観点からアノテーションを改善するための一連の実験を行った。最終的なデータセットは利用可能であり、既存のWikipediaとDBpediaを持つ任意の言語に確立されたワークフローを適用することができる。今後の研究の一環として、アノテーションのプロセスを改善し、他の言語にも拡張するつもりです。

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