論文の概要: E-NER -- An Annotated Named Entity Recognition Corpus of Legal Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09306v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 09:03:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 16:38:48.963680
• Title: E-NER -- An Annotated Named Entity Recognition Corpus of Legal Text
• Title（参考訳）: E-NER -- 法文のアノテーション付きエンティティ認識コーパス
• Authors: Ting Wai Terence Au, Ingemar J. Cox, Vasileios Lampos
• Abstract要約: 我々は、米国証券取引委員会(SEC)のEDGARデータセットから入手可能な法律事務所の申請に基づいて、E-NERと呼ばれる公開可能な法的NERデータセットについて説明する。 一般的な英語コーパスであるCoNLL-2003コーパス上で,多数の異なるNERアルゴリズムを訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6221439565760059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Identifying named entities such as a person, location or organization, in documents can highlight key information to readers. Training Named Entity Recognition (NER) models requires an annotated data set, which can be a time-consuming labour-intensive task. Nevertheless, there are publicly available NER data sets for general English. Recently there has been interest in developing NER for legal text. However, prior work and experimental results reported here indicate that there is a significant degradation in performance when NER methods trained on a general English data set are applied to legal text. We describe a publicly available legal NER data set, called E-NER, based on legal company filings available from the US Securities and Exchange Commission's EDGAR data set. Training a number of different NER algorithms on the general English CoNLL-2003 corpus but testing on our test collection confirmed significant degradations in accuracy, as measured by the F1-score, of between 29.4\% and 60.4\%, compared to training and testing on the E-NER collection.
• Abstract（参考訳）: 人、場所、組織などの名前付きエンティティを文書で識別することは、読者に重要な情報を強調することができる。 名前付きエンティティ認識(NER)モデルのトレーニングにはアノテーション付きデータセットが必要である。 それでも、一般英語用のNERデータセットが公開されている。 近年、法律文書のNER開発への関心が高まっている。 しかし,本論文の先行研究および実験結果から,一般的な英語データセットで訓練されたNER法を法的テキストに適用した場合,性能が著しく低下することが示唆された。 我々は、米国証券取引委員会(SEC)のEDGARデータセットから入手可能な法律事務所の申請に基づいて、E-NERと呼ばれる公開可能な法的NERデータセットについて説明する。 一般的な英語コーパス(CoNLL-2003コーパス)で多数の異なるNERアルゴリズムをトレーニングしたが,F1スコア(29.4\%～60.4\%)で測定されたテストコレクションでは,E-NERコレクションのトレーニングやテストと比較して,精度が著しく低下することが確認された。

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