論文の概要: Using LSTM and GRU With a New Dataset for Named Entity Recognition in the Arabic Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03399v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 22:14:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 13:31:09.464093
• Title: Using LSTM and GRU With a New Dataset for Named Entity Recognition in the Arabic Language
• Title（参考訳）: アラビア語における名前付きエンティティ認識のための新しいデータセットを用いたLSTMとGRU
• Authors: Alaa Shaker, Alaa Aldarf and Igor Bessmertny
• Abstract要約: BIOESフォーマットを使って単語をタグ付けすることで、ネストした名前エンティティを処理できます。 本研究は、アラビア語で名前付きエンティティ認識モデルを構築するために、長期記憶ユニット(LSTM)とGRU(Gated Recurrent Units)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition (NER) is a natural language processing task (NLP), which aims to identify named entities and classify them like person, location, organization, etc. In the Arabic language, we can find a considerable size of unstructured data, and it needs to different preprocessing tool than languages like (English, Russian, German...). From this point, we can note the importance of building a new structured dataset to solve the lack of structured data. In this work, we use the BIOES format to tag the word, which allows us to handle the nested name entity that consists of more than one sentence and define the start and the end of the name. The dataset consists of more than thirty-six thousand records. In addition, this work proposes long short term memory (LSTM) units and Gated Recurrent Units (GRU) for building the named entity recognition model in the Arabic language. The models give an approximately good result (80%) because LSTM and GRU models can find the relationships between the words of the sentence. Also, use a new library from Google, which is Trax and platform Colab
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は自然言語処理タスク(NLP)であり、名前付きエンティティを識別し、人、場所、組織などとして分類することを目的としている。 アラビア語では、構造化されていないデータのかなりのサイズを見つけることができ、(英語、ロシア語、ドイツ語など)言語とは異なる事前処理ツールが必要である。 この点から、構造化データの欠如を解決するために、新しい構造化データセットを構築することが重要であることに留意する。 この作業では、単語をタグ付けするためにBIIOESフォーマットを使用し、複数の文からなるネストされた名前エンティティを処理し、名前の開始と終了を定義する。 データセットは3万6千以上のレコードで構成されている。 さらに本研究では,アラビア語で名前付きエンティティ認識モデルを構築するためのlong short term memory (lstm) と gated recurrent units (gru) を提案する。 LSTMとGRUモデルは文の単語間の関係を見つけることができるので、モデルはほぼ良い結果(80%)が得られる。 また、traxとplatform colabというgoogleの新しいライブラリも使用します。

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