論文の概要: Dynamic Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10314v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 15:50:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 14:19:00.539361
• Title: Dynamic Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: 動的名前付きエンティティ認識
• Authors: Tristan Luiggi, Laure Soulier, Vincent Guigue, Siwar Jendoubi, Aur\'elien Baelde
• Abstract要約: 動的名前付きエンティティ認識(DNER)という新しいタスクを紹介します。 DNERは、コンテキストを利用してエンティティを抽出するアルゴリズムの能力を評価するためのフレームワークを提供する。 本稿では,本課題に関連する課題と研究軸を反映したベースラインモデルと実験結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9401550252715865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Named Entity Recognition (NER) is a challenging and widely studied task that involves detecting and typing entities in text. So far,NER still approaches entity typing as a task of classification into universal classes (e.g. date, person, or location). Recent advances innatural language processing focus on architectures of increasing complexity that may lead to overfitting and memorization, and thus, underuse of context. Our work targets situations where the type of entities depends on the context and cannot be solved solely by memorization. We hence introduce a new task: Dynamic Named Entity Recognition (DNER), providing a framework to better evaluate the ability of algorithms to extract entities by exploiting the context. The DNER benchmark is based on two datasets, DNER-RotoWire and DNER-IMDb. We evaluate baseline models and present experiments reflecting issues and research axes related to this novel task.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(ner)は、テキスト中のエンティティの検出とタイプを含む、挑戦的で広く研究されているタスクである。 これまでのところ、NERはエンティティ型付けを普遍クラス(日付、人、場所など)に分類するタスクとしてアプローチしている。 近年のインナチュラル言語処理の進歩は、過度な適合と記憶に繋がる複雑性が増大するアーキテクチャに焦点を絞っている。 私たちの仕事は、エンティティのタイプがコンテキストに依存し、記憶だけでは解決できない状況をターゲットにしています。 動的名前付きエンティティ認識(DNER)は、コンテキストを利用してエンティティを抽出するアルゴリズムの能力をよりよく評価するためのフレームワークを提供する。 DNERベンチマークは、DNER-RotoWireとDNER-IMDbという2つのデータセットに基づいている。 本稿では,本課題に関連する課題と研究軸を反映したベースラインモデルと実験結果について述べる。

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