論文の概要: Type-Aware Decomposed Framework for Few-Shot Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06397v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 14:36:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 15:22:29.411382
• Title: Type-Aware Decomposed Framework for Few-Shot Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: 名前付きエンティティ認識のためのタイプアウェア分解フレームワーク
• Authors: Yongqi Li, Tieyun Qian
• Abstract要約: そこで我々は,これらの問題を解決するために,新しいタイプアウェア分解フレームワーク,すなわちTadNERを提案する。 まず、型名から遠く離れたものを取り除き、偽スパンをフィルタリングする型認識スパンフィルタリング戦略を提案する。 次に、より正確で安定したプロトタイプを構築するための、型認識型コントラスト学習戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.745799236666615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent success achieved by several two-stage prototypical networks in few-shot named entity recognition (NER) task, the over-detected false spans at span detection stage and the inaccurate and unstable prototypes at type classification stage remain to be challenging problems. In this paper, we propose a novel Type-Aware Decomposed framework, namely TadNER, to solve these problems. We first present a type-aware span filtering strategy to filter out false spans by removing those semantically far away from type names. We then present a type-aware contrastive learning strategy to construct more accurate and stable prototypes by jointly exploiting support samples and type names as references. Extensive experiments on various benchmarks prove that our proposed TadNER framework yields a new state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 少数ショット名付きエンティティ認識(NER)タスクにおける2段階のプロトタイプネットワークによる最近の成功にもかかわらず、スパン検出段階における過剰検出された偽スパンと型分類段階における不正確で不安定なプロトタイプは難しい問題である。 本稿では,これらの問題を解決するための新しいタイプアウェア分解フレームワーク,すなわちTadNERを提案する。 まず、型名から遠く離れたものを取り除き、偽スパンをフィルタリングする型認識スパンフィルタリング戦略を提案する。 そこで我々は,より正確で安定したプロトタイプを構築するための型認識型コントラスト学習戦略を提案する。 様々なベンチマーク実験により,提案したTadNERフレームワークが新たな最先端性能を実現することが示された。

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