論文の概要: E-NER: Evidential Deep Learning for Trustworthy Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17854v1
• Date: Mon, 29 May 2023 02:36:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 16:17:50.449821
• Title: E-NER: Evidential Deep Learning for Trustworthy Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: E-NER:信頼できるエンティティ認識のための情報深層学習
• Authors: Zhen Zhang, Mengting Hu, Shiwan Zhao, Minlie Huang, Haotian Wang, Lemao Liu, Zhirui Zhang, Zhe Liu and Bingzhe Wu
• Abstract要約: ほとんどの名前付きエンティティ認識(NER)システムは、モデル不確実性を定量化する必要性を無視して、モデルパフォーマンスの改善に重点を置いている。 Evidential Deep Learning (EDL) は、最近、分類タスクの予測不確実性を明示的にモデル化するための有望な解決策として提案されている。 本稿では、従来のEDLに2つの不確実性誘導損失条件を導入し、一連の不確実性誘導訓練戦略を導入することにより、E-NERという信頼性の高いNERフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.87816981427858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most named entity recognition (NER) systems focus on improving model performance, ignoring the need to quantify model uncertainty, which is critical to the reliability of NER systems in open environments. Evidential deep learning (EDL) has recently been proposed as a promising solution to explicitly model predictive uncertainty for classification tasks. However, directly applying EDL to NER applications faces two challenges, i.e., the problems of sparse entities and OOV/OOD entities in NER tasks. To address these challenges, we propose a trustworthy NER framework named E-NER by introducing two uncertainty-guided loss terms to the conventional EDL, along with a series of uncertainty-guided training strategies. Experiments show that E-NER can be applied to multiple NER paradigms to obtain accurate uncertainty estimation. Furthermore, compared to state-of-the-art baselines, the proposed method achieves a better OOV/OOD detection performance and better generalization ability on OOV entities.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの名前付きエンティティ認識(NER)システムは、オープン環境におけるNERシステムの信頼性に重要なモデル不確実性を定量化する必要性を無視して、モデル性能の改善に焦点を当てている。 Evidential Deep Learning (EDL)は、最近、分類タスクの予測不確実性を明示的にモデル化するための有望なソリューションとして提案されている。 しかしながら、EDLをNERアプリケーションに直接適用することは、スパースエンティティとNERタスクにおけるOOV/OODエンティティという2つの課題に直面している。 これらの課題に対処するために、従来のEDLに2つの不確実性誘導損失項を導入し、一連の不確実性誘導訓練戦略を導入することにより、E-NERという信頼できるNERフレームワークを提案する。 実験により、E-NERは複数のNERパラダイムに適用でき、正確な不確実性推定が得られることが示された。 さらに, 最先端のベースラインと比較して, 提案手法によりoov/ood検出性能が向上し, oovエンティティの一般化能力も向上した。

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