論文の概要: IXA/Cogcomp at SemEval-2023 Task 2: Context-enriched Multilingual Named
Entity Recognition using Knowledge Bases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10637v2
- Date: Mon, 24 Apr 2023 10:21:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 11:09:55.690428
- Title: IXA/Cogcomp at SemEval-2023 Task 2: Context-enriched Multilingual Named
Entity Recognition using Knowledge Bases
- Title（参考訳）: IXA/Cogcomp at SemEval-2023 Task 2: 知識ベースを用いたコンテキスト強化多言語名前付きエンティティ認識
- Authors: Iker Garc\'ia-Ferrero, Jon Ander Campos, Oscar Sainz, Ander
Salaberria, Dan Roth
- Abstract要約: 3つのステップからなる新しいNERカスケードアプローチを提案する。
我々は、細粒度および新興物質を正確に分類する上で、外部知識基盤の重要性を実証的に示す。
本システムは,低リソース言語設定においても,マルチコネラ2共有タスクにおいて頑健な性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.054598423181844
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Named Entity Recognition (NER) is a core natural language processing task in
which pre-trained language models have shown remarkable performance. However,
standard benchmarks like CoNLL 2003 do not address many of the challenges that
deployed NER systems face, such as having to classify emerging or complex
entities in a fine-grained way. In this paper we present a novel NER cascade
approach comprising three steps: first, identifying candidate entities in the
input sentence; second, linking the each candidate to an existing knowledge
base; third, predicting the fine-grained category for each entity candidate. We
empirically demonstrate the significance of external knowledge bases in
accurately classifying fine-grained and emerging entities. Our system exhibits
robust performance in the MultiCoNER2 shared task, even in the low-resource
language setting where we leverage knowledge bases of high-resource languages.
- Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、訓練済みの言語モデルが顕著なパフォーマンスを示す中核的な自然言語処理タスクである。
しかし、conll 2003のような標準ベンチマークは、新興または複雑なエンティティを細かな方法で分類する必要など、nerシステムが直面する多くの課題に対処していない。
本稿では,入力文中の候補エンティティを識別する,各候補を既存の知識ベースにリンクする,各エンティティ候補の細かなカテゴリを予測する,という3つのステップからなる新しいnerカスケード手法を提案する。
我々は,外部知識基盤が,細粒度と新興度を正確に分類する上での意義を実証的に示す。
本システムでは,高リソース言語の知識ベースを活用する低リソース言語設定においても,MultiCoNER2共有タスクにおいて堅牢な性能を示す。
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