論文の概要: FSUIE: A Novel Fuzzy Span Mechanism for Universal Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14913v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 15:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-02 13:27:41.583524
• Title: FSUIE: A Novel Fuzzy Span Mechanism for Universal Information Extraction
• Title（参考訳）: fsuie:ユニバーサル情報抽出のための新しいファジィスパン機構
• Authors: Tianshuo Peng, Zuchao Li, Lefei Zhang, Bo Du, Hai Zhao
• Abstract要約: ユニバーサル情報抽出(UIE)は、様々な情報抽出(IE)タスクの統一フレームワークとして導入された。 本稿ではファジィスパンユニバーサル情報抽出(FSUIE)フレームワークを提案する。 具体的には、ファジィ・スパン・ロス(fuzzy span loss)とファジィ・スパン・アテンション(fuzzy span attention)という2つの概念で構成されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.52244418498974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Universal Information Extraction (UIE) has been introduced as a unified framework for various Information Extraction (IE) tasks and has achieved widespread success. Despite this, UIE models have limitations. For example, they rely heavily on span boundaries in the data during training, which does not reflect the reality of span annotation challenges. Slight adjustments to positions can also meet requirements. Additionally, UIE models lack attention to the limited span length feature in IE. To address these deficiencies, we propose the Fuzzy Span Universal Information Extraction (FSUIE) framework. Specifically, our contribution consists of two concepts: fuzzy span loss and fuzzy span attention. Our experimental results on a series of main IE tasks show significant improvement compared to the baseline, especially in terms of fast convergence and strong performance with small amounts of data and training epochs. These results demonstrate the effectiveness and generalization of FSUIE in different tasks, settings, and scenarios.
• Abstract（参考訳）: ユニバーサル情報抽出(UIE)は、様々な情報抽出(IE)タスクの統一フレームワークとして導入され、広く成功している。 それにもかかわらず、uieモデルには制限がある。 例えば、トレーニング中のデータのスパンバウンダリに大きく依存しているため、スパンアノテーションの課題の現実を反映していない。 位置の調整も要求を満たすことができる。 さらに、UIEモデルはIEの制限された長さ機能に注意を払わない。 これらの欠陥に対処するために,ファジィスパンユニバーサル情報抽出(FSUIE)フレームワークを提案する。 具体的には、私たちの貢献はファジィスパンロスとファジィスパンアテンションという2つのコンセプトで構成されています。 一連のメインIEタスクに関する実験結果は,特にデータ量の少ない高速収束と強靭な性能の点において,ベースラインに比べて顕著な改善が見られた。 これらの結果は、異なるタスク、設定、シナリオにおけるFSUIEの有効性と一般化を示す。

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