論文の概要: A Prototypical Semantic Decoupling Method via Joint Contrastive Learning for Few-Shot Name Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13610v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 09:20:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 16:15:42.932531
• Title: A Prototypical Semantic Decoupling Method via Joint Contrastive Learning for Few-Shot Name Entity Recognition
• Title（参考訳）: Few-Shot Name Entity Recognition のためのジョイントコントラスト学習による特徴的セマンティックデカップリング法
• Authors: Guanting Dong and Zechen Wang and Liwen Wang and Daichi Guo and Dayuan Fu and Yuxiang Wu and Chen Zeng and Xuefeng Li and Tingfeng Hui and Keqing He and Xinyue Cui and Qixiang Gao and Weiran Xu
• Abstract要約: 名前付きエンティティ認識(NER)は、わずかにラベル付きインスタンスに基づいて名前付きエンティティを識別することを目的としている。 連立コントラスト学習(PSDC)を用いた数発NERのためのプロトタイプセマンティックデカップリング手法を提案する。 2つの数ショットのNERベンチマークによる実験結果から、PSDCは全体の性能において従来のSOTA法よりも一貫して優れていたことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.916377682689955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot named entity recognition (NER) aims at identifying named entities based on only few labeled instances. Most existing prototype-based sequence labeling models tend to memorize entity mentions which would be easily confused by close prototypes. In this paper, we proposed a Prototypical Semantic Decoupling method via joint Contrastive learning (PSDC) for few-shot NER. Specifically, we decouple class-specific prototypes and contextual semantic prototypes by two masking strategies to lead the model to focus on two different semantic information for inference. Besides, we further introduce joint contrastive learning objectives to better integrate two kinds of decoupling information and prevent semantic collapse. Experimental results on two few-shot NER benchmarks demonstrate that PSDC consistently outperforms the previous SOTA methods in terms of overall performance. Extensive analysis further validates the effectiveness and generalization of PSDC.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、わずかにラベル付きインスタンスに基づいて名前付きエンティティを識別することを目的としている。 既存のプロトタイプベースのシーケンスラベリングモデルの多くは、近接したプロトタイプによって容易に混同されるエンティティ参照を記憶する傾向がある。 本稿では,数発のNERに対して,共同コントラスト学習(PSDC)を用いたプロトタイプセマンティックデカップリング手法を提案する。 具体的には、クラス固有のプロトタイプとコンテキストセマンティクスのプロトタイプを2つのマスキング戦略で分離し、モデルを推論のために2つの異なるセマンティクス情報に集中させる。 さらに,2種類の分離情報の統合と意味的崩壊の防止を図るために,統合コントラスト学習目標も導入する。 2つの数ショットのNERベンチマークによる実験結果から、PSDCは全体の性能において従来のSOTA法よりも一貫して優れていた。 拡張解析はPSDCの有効性と一般化をさらに検証する。

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