論文の概要: Learning to Rank Context for Named Entity Recognition Using a Synthetic Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10118v3
- Date: Mon, 8 Apr 2024 13:53:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 02:35:24.547521
- Title: Learning to Rank Context for Named Entity Recognition Using a Synthetic Dataset
- Title（参考訳）: 合成データセットを用いた名前付きエンティティ認識における文脈のランク付け学習
- Authors: Arthur Amalvy, Vincent Labatut, Richard Dufour,
- Abstract要約: 本稿では,Alpacaを用いた文脈検索学習データセットを提案する。
このデータセットを用いて、NERの関連するコンテキストを見つけることができるBERTモデルに基づいて、ニューラルネットワークコンテキストレトリバーをトレーニングする。
本手法は,40冊の本の第1章からなる英文データセットにおいて,NERタスクの検索ベースラインよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.633914491587503
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While recent pre-trained transformer-based models can perform named entity recognition (NER) with great accuracy, their limited range remains an issue when applied to long documents such as whole novels. To alleviate this issue, a solution is to retrieve relevant context at the document level. Unfortunately, the lack of supervision for such a task means one has to settle for unsupervised approaches. Instead, we propose to generate a synthetic context retrieval training dataset using Alpaca, an instructiontuned large language model (LLM). Using this dataset, we train a neural context retriever based on a BERT model that is able to find relevant context for NER. We show that our method outperforms several retrieval baselines for the NER task on an English literary dataset composed of the first chapter of 40 books.
- Abstract（参考訳）: 最近のトレーニング済みトランスフォーマーベースのモデルでは、名前付きエンティティ認識(NER)を高い精度で行うことができるが、小説全体のような長い文書に適用した場合、その限界範囲は問題である。
この問題を緩和するために、ソリューションはドキュメントレベルで関連するコンテキストを取得することです。
残念ながら、そのようなタスクに対する監督の欠如は、教師なしのアプローチに決着をつける必要があることを意味する。
そこで本研究では,命令付き大規模言語モデル(LLM)であるAlpacaを用いて,文脈検索学習データセットを生成することを提案する。
このデータセットを用いて、NERの関連するコンテキストを見つけることができるBERTモデルに基づいて、ニューラルネットワークコンテキストレトリバーをトレーニングする。
本手法は,40冊の本の第1章からなる英文データセットにおいて,NERタスクの検索ベースラインよりも優れていることを示す。
関連論文リスト
- Learning Robust Named Entity Recognizers From Noisy Data With Retrieval Augmentation [67.89838237013078]
名前付きエンティティ認識(NER)モデルは、しばしばノイズの多い入力に悩まされる。
ノイズの多いテキストとそのNERラベルのみを利用できる、より現実的な設定を提案する。
我々は、推論中にテキストを取得することなく、堅牢なNERを改善するマルチビュートレーニングフレームワークを採用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-26T07:30:41Z) - Synergizing Unsupervised and Supervised Learning: A Hybrid Approach for Accurate Natural Language Task Modeling [0.0]
本稿では,NLPタスクモデリングの精度を向上させるために,教師なし学習と教師なし学習を相乗化する新しいハイブリッド手法を提案する。
提案手法は,未ラベルコーパスから表現を学習する教師なしモジュールと,これらの表現を活用してタスク固有モデルを強化する教師付きモジュールを統合する。
手法の相乗化により、我々のハイブリッドアプローチはベンチマークデータセット上でSOTAの結果を達成し、よりデータ効率が高くロバストなNLPシステムを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-03T08:31:35Z) - Long-Span Question-Answering: Automatic Question Generation and QA-System Ranking via Side-by-Side Evaluation [65.16137964758612]
大規模言語モデルにおける長文文の活用について検討し,本書全体の読解データを作成する。
我々の目的は、長いテキストの詳細な理解を必要とする問題を分析し、理解し、推論するLLMの能力をテストすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T20:15:10Z) - DAMO-NLP at SemEval-2023 Task 2: A Unified Retrieval-augmented System
for Multilingual Named Entity Recognition [94.90258603217008]
MultiCoNER RNum2共有タスクは、細粒度でノイズの多いシナリオにおいて、多言語の名前付きエンティティ認識(NER)に取り組むことを目的としている。
MultiCoNER RNum1の以前のトップシステムは、ナレッジベースまたはガゼッタを組み込んでいる。
細粒度多言語NERのための統一検索拡張システム(U-RaNER)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-05T16:59:26Z) - Dynamic Named Entity Recognition [5.9401550252715865]
動的名前付きエンティティ認識(DNER)という新しいタスクを紹介します。
DNERは、コンテキストを利用してエンティティを抽出するアルゴリズムの能力を評価するためのフレームワークを提供する。
本稿では,本課題に関連する課題と研究軸を反映したベースラインモデルと実験結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-16T15:50:02Z) - T-NER: An All-Round Python Library for Transformer-based Named Entity
Recognition [9.928025283928282]
T-NERは、NER LMファインタニング用のPythonライブラリである。
9つのパブリックなNERデータセットを統一されたフォーマットにコンパイルすることで、ライブラリの可能性を示す。
将来の研究を容易にするため、Hugging Faceモデルハブを通じてLMチェックポイントをすべてリリースしています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-09T15:00:38Z) - Curriculum-Based Self-Training Makes Better Few-Shot Learners for
Data-to-Text Generation [56.98033565736974]
テキスト生成の困難さによって決定される並べ替え順序でラベルのないデータを活用するために,カリキュラムベースの自己学習(CBST)を提案する。
提案手法は、微調整およびタスク適応型事前学習法より優れており、データ・テキスト・ジェネレーションのわずかな設定で最先端の性能を実現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-06T16:11:58Z) - On the Use of External Data for Spoken Named Entity Recognition [40.93448412171246]
近年の自己教師型音声表現の進歩により,ラベル付きデータに制限のある学習モデルを考えることが可能になった。
自己学習、知識蒸留、トランスファーラーニングなど、さまざまなアプローチを採用し、エンドツーエンドモデルとパイプラインアプローチの両方に適用性を検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-14T18:49:26Z) - Unsupervised Paraphrasing with Pretrained Language Models [85.03373221588707]
教師なし環境で,事前学習した言語モデルを用いて高品質なパラフレーズを生成する訓練パイプラインを提案する。
提案手法は,タスク適応,自己スーパービジョン,動的ブロッキング(Dynamic Blocking)という新しい復号アルゴリズムから構成される。
提案手法は,Quora Question PairとParaNMTの両方のデータセット上で,最先端の性能を達成できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-24T11:55:28Z) - Robust Document Representations using Latent Topics and Metadata [17.306088038339336]
本稿では,文書分類問題に対する事前学習型ニューラルネットワークモデルの微調整手法を提案する。
テキストとメタデータの両方をタスク形式でキャプチャする文書表現を生成します。
私たちのソリューションでは、メタデータを単にテキストで拡張するのではなく、明示的に組み込んでいます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-23T21:52:38Z) - Partially-Aligned Data-to-Text Generation with Distant Supervision [69.15410325679635]
我々はPADTG(Partially-Aligned Data-to-Text Generation)と呼ばれる新しい生成タスクを提案する。
自動的にアノテートされたデータをトレーニングに利用し、アプリケーションドメインを大幅に拡張するため、より実用的です。
我々のフレームワークは、全てのベースラインモデルより優れており、部分整合データの利用の可能性を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-03T03:18:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。