論文の概要: WikiGoldSK: Annotated Dataset, Baselines and Few-Shot Learning Experiments for Slovak Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04026v1
• Date: Sat, 8 Apr 2023 14:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 18:17:39.986037
• Title: WikiGoldSK: Annotated Dataset, Baselines and Few-Shot Learning Experiments for Slovak Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: wikigoldsk: スロバキアのエンティティ認識のための注釈付きデータセット、ベースライン、およびマイショット学習実験
• Authors: D\'avid \v{S}uba and Marek \v{S}uppa and Jozef Kub\'ik and Endre Hamerlik and Martin Tak\'a\v{c}
• Abstract要約: WikiGoldSKは,スロバキアのNERデータセットを初めてラベル付けした人体である。 我々は、最先端の多言語事前学習言語モデルを評価することで、それをベンチマークする。 数ショットの実験を行い、標準データセットのトレーニングがより良い結果をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Named Entity Recognition (NER) is a fundamental NLP tasks with a wide range of practical applications. The performance of state-of-the-art NER methods depends on high quality manually anotated datasets which still do not exist for some languages. In this work we aim to remedy this situation in Slovak by introducing WikiGoldSK, the first sizable human labelled Slovak NER dataset. We benchmark it by evaluating state-of-the-art multilingual Pretrained Language Models and comparing it to the existing silver-standard Slovak NER dataset. We also conduct few-shot experiments and show that training on a sliver-standard dataset yields better results. To enable future work that can be based on Slovak NER, we release the dataset, code, as well as the trained models publicly under permissible licensing terms at https://github.com/NaiveNeuron/WikiGoldSK.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、広範囲の実用的な応用を持つ基本的なNLPタスクである。 最先端のNERメソッドのパフォーマンスは、一部の言語ではまだ存在しない高品質な手動注釈付きデータセットに依存している。 本研究は,スロバキアにおけるこの状況を改善するために,最初の人ラベル付きスロバキアNERデータセットであるWikiGoldSKを導入する。 我々は、最先端の多言語事前訓練言語モデルを評価し、既存の銀標準スロバキアNERデータセットと比較することでベンチマークを行う。 また,少数の実験を行い,sliver標準データセットでのトレーニングがよりよい結果をもたらすことを示す。 スロバキアのNERをベースとした将来の作業を可能にするため、データセット、コード、トレーニングされたモデルをhttps://github.com/NaiveNeuron/WikiGoldSK.comで公に許可されたライセンス条件の下でリリースします。

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