論文の概要: Gaussian Prior Reinforcement Learning for Nested Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07266v1
• Date: Fri, 12 May 2023 05:55:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 13:55:52.553534
• Title: Gaussian Prior Reinforcement Learning for Nested Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: ネスト付きエンティティ認識のためのgaussian prior reinforcement learning
• Authors: Yawen Yang, Xuming Hu, Fukun Ma, Shu'ang Li, Aiwei Liu, Lijie Wen, Philip S. Yu
• Abstract要約: GPRLと呼ばれる新しいSeq2seqモデルを提案し、ネストしたNERタスクをエンティティ三重項列生成プロセスとして定式化する。 3つのネストされたNERデータセットの実験では、GPRLが以前のネストされたNERモデルより優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.46740830977898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named Entity Recognition (NER) is a well and widely studied task in natural language processing. Recently, the nested NER has attracted more attention since its practicality and difficulty. Existing works for nested NER ignore the recognition order and boundary position relation of nested entities. To address these issues, we propose a novel seq2seq model named GPRL, which formulates the nested NER task as an entity triplet sequence generation process. GPRL adopts the reinforcement learning method to generate entity triplets decoupling the entity order in gold labels and expects to learn a reasonable recognition order of entities via trial and error. Based on statistics of boundary distance for nested entities, GPRL designs a Gaussian prior to represent the boundary distance distribution between nested entities and adjust the output probability distribution of nested boundary tokens. Experiments on three nested NER datasets demonstrate that GPRL outperforms previous nested NER models.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は自然言語処理においてよく研究されているタスクである。 近年、ネストされたNERは実用性や難しさから注目を集めている。 ネストされたNERの既存の作業は、ネストされたエンティティの認識順序と境界位置関係を無視している。 そこで我々は,ネストしたnerタスクをエンティティトリプレットシーケンス生成プロセスとして定式化する新しいseq2seqモデルgprlを提案する。 GPRLは、金ラベルでエンティティオーダを分離するエンティティトリプレットを生成するための強化学習法を採用し、試行錯誤を通じてエンティティの適切な認識オーダを学習することを期待している。 ネストされたエンティティの境界距離の統計に基づいて、gprlはネストされたエンティティ間の境界距離分布を表す前にガウスを設計、ネストされた境界トークンの出力確率分布を調整する。 3つのネストされたNERデータセットの実験は、GPRLが以前のネストされたNERモデルより優れていることを示した。

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