論文の概要: FiNER: Financial Named Entity Recognition Dataset and Weak-Supervision Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11157v1
• Date: Wed, 22 Feb 2023 05:41:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 16:17:34.020458
• Title: FiNER: Financial Named Entity Recognition Dataset and Weak-Supervision Model
• Title（参考訳）: FiNER:ファイナンシャルネーム付きエンティティ認識データセットと弱スーパービジョンモデル
• Authors: Agam Shah, Ruchit Vithani, Abhinav Gullapalli, Sudheer Chava
• Abstract要約: ファイナンスドメインは、名前付き認識(NER)タスクに固有の課題を提示します。 ファイナンスドメインのための最初の高品質なNERデータセットを開発する。 現在の弱いスーパービジョンフレームワークを拡張して、スパンレベルの分類に使用できるようにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The development of annotated datasets over the 21st century has helped us truly realize the power of deep learning. Most of the datasets created for the named-entity-recognition (NER) task are not domain specific. Finance domain presents specific challenges to the NER task and a domain specific dataset would help push the boundaries of finance research. In our work, we develop the first high-quality NER dataset for the finance domain. To set the benchmark for the dataset, we develop and test a weak-supervision-based framework for the NER task. We extend the current weak-supervision framework to make it employable for span-level classification. Our weak-ner framework and the dataset are publicly available on GitHub and Hugging Face.
• Abstract（参考訳）: 21世紀の注釈付きデータセットの開発は、ディープラーニングのパワーを真に実現するのに役立ちました。 名前付き認識(NER)タスクのために作成されたデータセットのほとんどはドメイン固有ではない。 ファイナンス ドメインはnerタスクに特定の課題を示し、ドメイン固有のデータセットはファイナンス研究の境界を押し上げるのに役立つでしょう。 そこで本研究では,金融分野を対象とした高品質なNERデータセットを開発した。 データセットのベンチマークを設定するために、NERタスクのための弱いスーパービジョンベースのフレームワークを開発し、テストする。 現在の弱いスーパービジョンフレームワークを拡張して、スパンレベルの分類に使用できるようにします。 私たちの弱いフレームワークとデータセットはgithubで公開されています。

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