論文の概要: A Survey on Recent Named Entity Recognition and Relation Classification Methods with Focus on Few-Shot Learning Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19055v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 16:02:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 14:35:19.647681
• Title: A Survey on Recent Named Entity Recognition and Relation Classification Methods with Focus on Few-Shot Learning Approaches
• Title（参考訳）: ファウショット学習アプローチに着目した最近の名前付きエンティティ認識と関係分類手法の検討
• Authors: Sakher Alqaaidi, Elika Bozorgi
• Abstract要約: 本稿では,名前付きエンティティ認識および関係分類タスクにおける最近のアプローチについて調査する。 私たちの研究は、2つのパラダイムにおける主要なアプローチを比較します。 本稿では,2つの課題における最新の測定値について,数発の学習範囲で結果を考察した構造化解析を用いて報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Named entity recognition and relation classification are key stages for extracting information from unstructured text. Several natural language processing applications utilize the two tasks, such as information retrieval, knowledge graph construction and completion, question answering and other domain-specific applications, such as biomedical data mining. We present a survey of recent approaches in the two tasks with focus on few-shot learning approaches. Our work compares the main approaches followed in the two paradigms. Additionally, we report the latest metric scores in the two tasks with a structured analysis that considers the results in the few-shot learning scope.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識と関係分類は、構造化されていないテキストから情報を抽出するための重要な段階である。 いくつかの自然言語処理アプリケーションは、情報検索、知識グラフの構築と完成、質問応答、バイオメディカルデータマイニングなどのドメイン固有のアプリケーションといった2つのタスクを利用する。 本稿では,この2つの課題における最近のアプローチを,数発の学習アプローチに焦点をあてて調査する。 私たちの研究は、2つのパラダイムにおける主要なアプローチを比較します。 さらに,2つのタスクにおける最新のメトリクススコアを,少数の学習範囲における結果を考慮した構造化分析によって報告する。

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