論文の概要: ANER: Arabic and Arabizi Named Entity Recognition using Transformer-Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14669v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 15:54:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 13:16:44.546908
• Title: ANER: Arabic and Arabizi Named Entity Recognition using Transformer-Based Approach
• Title（参考訳）: ANER: Transformer-based Approach を用いたアラビア文字とアラビア文字のエンティティ認識
• Authors: Abdelrahman "Boda" Sadallah, Omar Ahmed, Shimaa Mohamed, Omar Hatem, Doaa Hesham, Ahmed H. Yousef
• Abstract要約: 本稿では、アラビア語とアラビア語のためのWebベースのエンティティ認識器であるANERを紹介する。 このモデルは変換器ベースのエンコーダであるBERT上に構築されている。 50の異なるエンティティクラスを認識でき、さまざまな分野をカバーする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the main tasks of Natural Language Processing (NLP), is Named Entity Recognition (NER). It is used in many applications and also can be used as an intermediate step for other tasks. We present ANER, a web-based named entity recognizer for the Arabic, and Arabizi languages. The model is built upon BERT, which is a transformer-based encoder. It can recognize 50 different entity classes, covering various fields. We trained our model on the WikiFANE\_Gold dataset which consists of Wikipedia articles. We achieved an F1 score of 88.7\%, which beats CAMeL Tools' F1 score of 83\% on the ANERcorp dataset, which has only 4 classes. We also got an F1 score of 77.7\% on the NewsFANE\_Gold dataset which contains out-of-domain data from News articles. The system is deployed on a user-friendly web interface that accepts users' inputs in Arabic, or Arabizi. It allows users to explore the entities in the text by highlighting them. It can also direct users to get information about entities through Wikipedia directly. We added the ability to do NER using our model, or CAMeL Tools' model through our website. ANER is publicly accessible at \url{http://www.aner.online}. We also deployed our model on HuggingFace at https://huggingface.co/boda/ANER, to allow developers to test and use it.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の主なタスクの1つは、名前付きエンティティ認識(NER)である。 多くのアプリケーションで使われ、他のタスクの中間ステップとしても使うことができる。 本稿では、アラビア語とアラビア語のためのWebベースのエンティティ認識器AnERを紹介する。 このモデルは変換器ベースのエンコーダであるBERT上に構築されている。 50の異なるエンティティクラスを認識でき、さまざまな分野をカバーする。 ウィキペディアの記事からなるWikiFANE\_Goldデータセットでモデルをトレーニングした。 我々は,4つのクラスしか持たないANERcorpデータセット上で,CAMeL ToolsのF1スコアの83.%を上回り,F1スコアの88.7\%を達成した。 また、ニュース記事のドメイン外データを含むnewsfane\_goldデータセットで77.7\%のf1スコアを得た。 このシステムはユーザフレンドリーなWebインターフェース上にデプロイされ、アラビア語またはアラビア語でユーザの入力を受け入れる。 ユーザーはテキスト中のエンティティをハイライトすることで探索することができる。 また、ウィキペディアから直接エンティティに関する情報を入手することも可能だ。 当社のモデルを使ったNERやCAMeL ToolsのモデルをWebサイトを通じて追加しました。 ANER は \url{http://www.aner.online} で公開されている。 私たちはまた、開発者がそれをテストして使用できるように、HuggingFaceのhttps://huggingface.co/boda/ANERにモデルをデプロイしました。

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