論文の概要: A Boundary Offset Prediction Network for Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18349v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 05:04:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-05 14:09:11.431601
• Title: A Boundary Offset Prediction Network for Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: 名前付きエンティティ認識のための境界オフセット予測ネットワーク
• Authors: Minghao Tang, Yongquan He, Yongxiu Xu, Hongbo Xu, Wenyuan Zhang, Yang Lin
• Abstract要約: 名前付きエンティティ認識(NER)は、名前付きエンティティをテキストで識別し分類することを目的とした自然言語処理の基本的なタスクである。 そこで我々は,NERの新たな手法である境界オフセット予測ネットワーク(BOPN)を提案する。 本手法では,エンティティ型を検出対象として使用する代わりに,エンティティ型とスパン表現を統合して,型認識境界オフセットを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.885278527023532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Named entity recognition (NER) is a fundamental task in natural language processing that aims to identify and classify named entities in text. However, span-based methods for NER typically assign entity types to text spans, resulting in an imbalanced sample space and neglecting the connections between non-entity and entity spans. To address these issues, we propose a novel approach for NER, named the Boundary Offset Prediction Network (BOPN), which predicts the boundary offsets between candidate spans and their nearest entity spans. By leveraging the guiding semantics of boundary offsets, BOPN establishes connections between non-entity and entity spans, enabling non-entity spans to function as additional positive samples for entity detection. Furthermore, our method integrates entity type and span representations to generate type-aware boundary offsets instead of using entity types as detection targets. We conduct experiments on eight widely-used NER datasets, and the results demonstrate that our proposed BOPN outperforms previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、名前付きエンティティをテキストで識別し分類することを目的とした自然言語処理の基本的なタスクである。 しかしながら、NERのスパンベースのメソッドは、通常、エンティティタイプをテキストスパンに割り当て、不均衡なサンプルスペースとなり、非エンタリティとエンティティスパン間の接続を無視する。 これらの問題に対処するため,我々は,候補スパンと最寄りエンティティスパンの境界オフセットを予測するバウンダリオフセット予測ネットワーク(bopn)という,nerの新しいアプローチを提案する。 境界オフセットのガイドセマンティクスを活用することで、bopnは非エンティティとエンティティスパンの間の接続を確立し、非エンティティスパンをエンティティ検出のための追加のポジティブなサンプルとして機能させることができる。 さらに,エンティティタイプとスパン表現を統合し,検出対象としてエンティティタイプを使用するのではなく,タイプ認識境界オフセットを生成する。 我々は,8種類のnerデータセットについて実験を行い,提案手法が従来の最先端手法よりも優れていることを示す。

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